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Enregistrement W3132523507 · doi:10.1126/sciimmunol.abb7221

Human airway mast cells proliferate and acquire distinct inflammation-driven phenotypes during type 2 inflammation

2021· article· en· W3132523507 sur OpenAlexaff
Daniel F. Dwyer, José Ordovás-Montañés, Samuel J. Allon, Kathleen M. Buchheit, Marko Vukovic, Tahereh Derakhshan, Chunli Feng, Juying Lai, Travis K. Hughes, Sarah K. Nyquist, Matthew P. Giannetti, Bonnie Berger, Neil Bhattacharyya, Rachel E. Roditi, Howard R. Katz, Martijn C. Nawijn, Marijn Berg, Maarten van den Berge, Tanya M. Laidlaw, Alex K. Shalek, Nora A. Barrett, Joshua A. Boyce

Notice bibliographique

RevueScience Immunology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMast cells and histamine
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteHarvard Digestive Diseases Center, Harvard UniversityHorizon 2020 Framework ProgrammeAGA Research FoundationNational Institutes of HealthNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesHoward Hughes Medical InstituteRichard and Susan Smith Family FoundationDirectorate-General for Research and InnovationSearle Scholars ProgramDamon Runyon Cancer Research FoundationAlfred P. Sloan FoundationEuropean CommissionNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesBill and Melinda Gates FoundationNew York Stem Cell FoundationFood Allergy Science Initiative
Mots-clésInflammationPhenotypeImmunologyBiologyMast cellAllergic inflammationMast (botany)Cell biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

in nasal polyps and skin. These results indicate that MCs display distinct inflammation-associated effector programs and suggest that in situ MC proliferation is a major component of MC hyperplasia in human T2 inflammation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations175
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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