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Enregistrement W3169897936 · doi:10.3390/ijms22126417

Critical Review of the Evolution of Extracellular Vesicles’ Knowledge: From 1946 to Today

2021· review· en· W3169897936 sur OpenAlexaff
Erica Bazzan, Mariaenrica Tinè, Alvise Casara, Davide Biondini, Umberto Semenzato, Elisabetta Cocconcelli, Elisabetta Balestro, Marco Damin, Claudia Maria Radu, Graziella Turato, Simonetta Baraldo, Paolo Simioni, Paolo Spagnolo, Marina Saetta, Manuel G. Cosío

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensMcGill UniversityChristie (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtracellular vesiclesFunction (biology)MicrovesiclesComputational biologyVesicleIdentification (biology)Promotion (chess)Extracellular vesicleRelevance (law)NanotechnologyBiologyChemistryComputer scienceCell biologyBiochemistryPolitical scienceGeneMaterials scienceMembranemicroRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracellular vesicles (EVs) are a family of particles/vesicles present in blood and body fluids, composed of phospholipid bilayers that carry a variety of molecules that can mediate cell communication, modulating crucial cell processes such as homeostasis, induction/dampening of inflammation, and promotion of repair. Their existence, initially suspected in 1946 and confirmed in 1967, spurred a sharp increase in the number of scientific publications. Paradoxically, the increasing interest for EV content and function progressively reduced the relevance for a precise nomenclature in classifying EVs, therefore leading to a confusing scientific production. The aim of this review was to analyze the evolution of the progress in the knowledge and definition of EVs over the years, with an overview of the methodologies used for the identification of the vesicles, their cell of origin, and the detection of their cargo. The MISEV 2018 guidelines for the proper recognition nomenclature and ways to study EVs are summarized. The review finishes with a "more questions than answers" chapter, in which some of the problems we still face to fully understand the EV function and potential as a diagnostic and therapeutic tool are analyzed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,335 · 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 tête enseignante, 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

Citations143
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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