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Enregistrement W3037324199 · doi:10.1021/acschemneuro.0c00343

Classics in Neuroimaging: Development of Positron Emission Tomography Tracers for Imaging the GABAergic Pathway

2020· review· en· W3037324199 sur OpenAlexaff
Emily Murrell, Jonathan Pham, Alexandra Sowa, Allen F. Brooks, Michael R. Kilbourn, Peter J. H. Scott, Neil Vasdev

Notice bibliographique

RevueACS Chemical Neuroscience · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCenter for Scientific ReviewNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on Aging
Mots-clésNeurosciencePositron emission tomographyNeuroimagingGABAergicGABAA receptorPsychologyEpilepsySchizophrenia (object-oriented programming)MedicineReceptorPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in drug discovery and diverse radiochemical methodologies have led to the discovery of novel positron emission tomography (PET) radiotracers used to image the GABAergic system, shaping our fundamental understanding of a variety of brain health illnesses, including epilepsy, stroke, cerebral palsy, schizophrenia, autism, Alzheimer’s disease, and addictions. In this Viewpoint, we review the state-of-the art of PET imaging with radiotracers that target the GABA A –benzodiazepine receptor complex, challenges and opportunities for imaging GABA B receptors and GABA transporters, and highlight an ongoing need to develop more sensitive radiotracers for imaging GABA release in the central nervous system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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