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Enregistrement W3202146472 · doi:10.1111/nyas.14692

Single cell biology—a Keystone Symposia report

2021· review· en· W3202146472 sur OpenAlexaff
Jennifer Cable, Michael B. Elowitz, Ana I. Domingos, Naomi Habib, Shalev Itzkovitz, Homaira Hamidzada, Michael S. Balzer, Itai Yanai, Prisca Liberali, Jessica L. Whited, Aaron Streets, Long Cai, Andrew B. Stergachis, Clarice KY Hong, Leeat Keren, Martin Guilliams, Uri Alon, Alex K. Shalek, Regan Hamel, Sarah J. Pfau, Arjun Raj, Stephen R. Quake, Nancy R. Zhang, Jean Fan, Cole Trapnell, Bo Wang, Noah F. Greenwald, Roser Vento‐Tormo, Silvia Santos, Sabrina L. Spencer, Hernán G. García, Geethika Arekatla, Federico Gaiti, Rinat Arbel‐Goren, Steffen Rulands, Jan Philipp Junker, Allon M. Klein, Samantha A. Morris, John I. Murray, Kate E. Galloway, Michael Ratz, Merrit Romeike

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoTed Rogers Centre for Heart ResearchUniversity Health Network
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of General Medical SciencesNational Science FoundationNational Cancer InstituteDeutsche ForschungsgemeinschaftFrancis Crick Institute
Mots-clésReprogrammingBiologyCellComputational biologySingle-cell analysisSystems biologyEpigeneticsEmbryonic stem cellCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single cell biology has the potential to elucidate many critical biological processes and diseases, from development and regeneration to cancer. Single cell analyses are uncovering the molecular diversity of cells, revealing a clearer picture of the variation among and between different cell types. New techniques are beginning to unravel how differences in cell state-transcriptional, epigenetic, and other characteristics-can lead to different cell fates among genetically identical cells, which underlies complex processes such as embryonic development, drug resistance, response to injury, and cellular reprogramming. Single cell technologies also pose significant challenges relating to processing and analyzing vast amounts of data collected. To realize the potential of single cell technologies, new computational approaches are needed. On March 17-19, 2021, experts in single cell biology met virtually for the Keystone eSymposium "Single Cell Biology" to discuss advances both in single cell applications and technologies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,013

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,228 · 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'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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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