Realization of Semantic Search Using Concept Learning and Document Annotation Agents.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) in a blood sample are usually measured by quantitative reverse transcription PCR (qRT-PCR), microarray, and next-generation sequencing (NGS) which requires time-consuming pre-treatment, manual operation, and a stand-alone instrument. To overcome these disadvantages, miRNA testing has been developed using the automated analyzers routinely used in clinical laboratories. An isothermal DNA amplification reaction was adapted to a fully automated immunoassay analyzer that conducts extraction, amplification, and detection processes at 37 °C in 44 min. In a reaction vessel, a pre-designed single-stranded signal DNA was amplified in the presence of miRNA, using DNA templates, DNA polymerase, and nicking endonuclease. Then, the amplified signal DNA was hybridized by one DNA probe attached to a magnetic particle and another DNA probe labeled with acridinium ester. After the chemiluminescence reaction, luminescence intensity was automatically measured. The automated assays of cancer-related miRNAs were implemented on the analyzer with throughput of 66 tests per hour. In the assays with one-step amplification, three miRNAs (miR-21-5p, miR-18a-5p, and miR-500a-3p) at concentrations lower than 100 fM were automatically detected and the cross reactivity for miR-21-5p with fifteen similar miRNAs was not higher than 0.02%. In the assay with two-step amplification, detection sensitivity and amplification rate for miR-21-5p were 3 fM and 103-fold, respectively. The coefficient of variations (CVs) in the measurement at the target concentrations from 5 fM to 1000 pM were less than 8%. Furthermore, we also achieved automated nucleic acid detection in human serum. The proposed fully automated miRNA assays showed high sensitivity, low cross reactivity, and reproducibility suitable for clinical use. Graphical abstract.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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