Notice bibliographique
Résumé
a Abl tyrosine kinase activity, quantitative analysis of 202 abscisic acid (ABA) 260 acetyl-coA carboxylase (ACC) 5 activity-based probe (ABP) 239-241 acute myeloid leukemia (AML) 21 adenomatous polyposis coli (APC) 17 adenosine 5 ′ -diphosphate (ADP) 147 adenosine 5 ′ -[γ-thio] triphosphate (S-ATP) 170, 171 adenosine 5 ′ -triphosphate (ATP) γ-phosphate of 139 γ-phosphoryl of 139 adenosine 5 ′ -triphosphate (ATP) analogs 139 α-and β-phosphate modified 149, 150 -applications 147, 162 -base modified 140 -bumped 67, 75, 129 -C2, C6 and C8-modified 140, 141 γ-phosphate modified 152, 159 -imidazole 146 -N6-modified 141, 142 -pyrazolopyrimidine 145 -radiolabel 70, 74 -sugar-modified 148 -structure 65 -synthetic 70 -triazole 146 -triphosphate-modified 149 adenosine monophosphate-activated protein kinase (AMPK) 227 affinity-purification mass spectrometry (AP-MS) 17 AGC kinases 3 -master regulator of 4 alkaline phosphatase (ALP), dephosphorylation 174 α-and β-phosphate modified ATP analogs 149, 150 α-helix C 53 Alzheimer's disease (AD) 10, 12, 16, 287 AMP-activated protein kinase (AMPK) 5 -activation of 5 AMP-CPP 151 AMP-PCP 150 AMP-PNP 151 amyloid precursor protein (APP) 10 amyloid-beta (Aβ) peptides 288 analog sensitive (AS)-kinase 65, 142, 264 -applications for 68, 147 -inhibitors for 75, 76 -multiple mutated 144 -refinements through use of 70 -specificity of 70 analog sensitive (AS)-kinase substrate identification 70 -in action 73 -phosphoproteomics 69 anti-ferrocene antibodies 158, 187 anticancer agents, multimodal 317 antimalarial drug discovery, protein kinase in 128 apicomplexan protein kinases 129 apoptosis 85, 103 -caspase-dependent pathways 86 -extrinsic 86 -intrinsic 87 apoptosis-inducing factor (AIF) 88 apoptotic death receptor 87 apoptotic induction 91 apoptotic progression 94 apoptotic protease-activating factor 1 (APAF1) 88
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,689 | 0,559 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».