BRAIN UK: Accessing NHS tissue archives for neuroscience research
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of BRAIN UK (the UK BRain Archive Information Network) is to make the very extensive and comprehensive National Health Service (NHS) Neuropathology archives available to the national and international neuroscience research community. The archives comprise samples of tumours and a wide range of other neurological disorders, not only from the brain but also spinal cord, peripheral nerve, muscle, eye and other organs when relevant. BRAIN UK was founded after the recognition of the importance of this large tissue resource, which was not previously readily accessible for research use. BRAIN UK has successfully engaged the majority of the regional clinical neuroscience centres in the United Kingdom to produce a centralised database of the extensive autopsy and biopsy archive. Together with a simple application process and its broad ethical approval, BRAIN UK offers researchers easy access to most of the national archives of neurological tissues and tumours (http://www.brain-uk.org). The range of tissues available reflects the spectrum of disease in society, including many conditions not covered by disease-specific brain banks, and also allows relatively large numbers of cases of uncommon conditions to be studied. BRAIN UK has supported 141 studies (2010-2020) that have generated 70 publications employing methodology as diverse as morphometrics, genetics, proteomics and methylomics. Tissue samples that would otherwise have been unused have supported valuable neuroscience research. The importance of this unique resource will only increase as molecular techniques applicable to human tissues continue to develop and technical advances permit large-scale high-throughput studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».