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Enregistrement W3157263169 · doi:10.1038/s41586-021-03570-8

COVID-19 tissue atlases reveal SARS-CoV-2 pathology and cellular targets

2021· article· en· W3157263169 sur OpenAlexfundno aff
Toni Delorey, Carly G.K. Ziegler, Graham Heimberg, Rachelly Normand, Yiming Yang, Åsa Segerstolpe, Domenic Abbondanza, Stephen J. Fleming, Ayshwarya Subramanian, Daniel T. Montoro, Karthik A. Jagadeesh, Kushal K. Dey, Pritha Sen, Michal Slyper, Yered Pita-Juárez, Devan Phillips, Jana Biermann, Zohar Bloom‐Ackermann, Nikolaos Barkas, Andrea Ganna, James Gomez, Johannes C. Melms, Igor Katsyv, Erica Normandin, Pourya Naderi Yeganeh, Yury Popov, Siddharth S. Raju, Sebastian Niezen, Linus Tsai, Katherine J. Siddle, Malika Sud, Victoria M. Tran, Shamsudheen Karuthedath Vellarikkal, Yiping Wang, Liat Amir-Zilberstein, Deepak Atri, Joseph Beechem, Olga R. Brook, Jonathan Chen, Prajan Divakar, Phylicia Dorceus, J Engreitz, Adam L. Essene, Donna M. Fitzgerald, Robin Fropf, Steven Gazal, Joshua Gould, John Grzyb, Tyler Harvey, Jonathan L. Hecht, Tyler Hether, Judit Jané‐Valbuena, Michael Leney-Greene, Hui Ma, Cristin McCabe, Daniel E. McLoughlin, Eric Miller, Christoph Muus, Mari Niemi, Robert F. Padera, Liuliu Pan, Deepti Pant, Carmel Pe’er, Jenna Pfiffner-Borges, Christopher J. Pinto, Jacob Plaisted, Jason Reeves, Marty Ross, Melissa A. Rudy, Erroll H. Rueckert, Michelle Siciliano, Alexander Sturm, Ellen Todres, Avinash Waghray, Sarah Warren, Shuting Zhang, Daniel R. Zollinger, Lisa A. Cosimi, Rajat M. Gupta, Nir Hacohen, Hanina Hibshoosh, Alkes L. Price, Jayaraj Rajagopal, Purushothama Rao Tata, Stefan Riedel, Gyöngyi Szabó, Timothy L. Tickle, Patrick T. Ellinor, Deborah T. Hung, Pardis C. Sabeti, Richard Novák, Robert Rogers, Donald E. Ingber, Z. Gordon Jiang, Dejan Juric, Mehrtash Babadi, Samouil L. Farhi, Benjamin Izar, James R. Stone, Ioannis S. Vlachos, Isaac H. Solomon, Orr Ashenberg, Caroline Porter, Bo Li, Alex K. Shalek, Alexandra–Chloé Villani, Orit Rozenblatt–Rosen, Aviv Regev

Notice bibliographique

RevueNature · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer InstituteNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismIrving Medical Center, Columbia UniversityDefense Advanced Research Projects AgencyNational Institutes of HealthHamilton Health Sciences FoundationManton FoundationHoward Hughes Medical InstituteChan Zuckerberg InitiativeNational Human Genome Research InstituteWellcome TrustNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteBeth Israel Deaconess Medical CenterBurroughs Wellcome FundNational Institute of General Medical SciencesMassachusetts General HospitalDamon Runyon Cancer Research Foundation
Mots-clésLungBiologyStromal cellPathologyImmune systemAutopsyCell typeKidneyDiffuse alveolar damageCellImmunologyMedicineAcute respiratory distressGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeObservationnel
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

Citations878
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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