Live and Let Live: The Remarkable Story of HEK293 Cells
Notice bibliographique
Résumé
Live and Let Live: The Remarkable Story of HEK293 CellsHow a single cell line lit the spark that turned gene therapies from theoretical possibility to therapeutic reality All scientists dream of making an impact.Few can look back and identify a single experiment that led to the creation of an entire scientific field.When Frank Graham set out to transform human embryonic kidney (HEK) cells with adenoviral DNA in early 1973, he was trying to understand why some adenoviruses caused cancer and some didn't.He wasn't trying to set in motion the creation of a new field of medical research, with a multibillion-dollar market value.But that's exactly what he did.Frank had left Canada three years earlier to begin his postdoctoral research with Professor Alex van der Eb at the University of Leiden in the Netherlands.Until then, he hadn't been particularly interested in adenoviruses, but finding a postdoctoral supervisor working in that area changed his mind.''I decided to investigate the correlation between low GC content in adenoviral DNA and oncogenicity,'' Graham recalls.''At that time, nobody knew much about how or why cancers started, so using oncogenic viruses to transform normal cells into cancerous cells in culture seemed a good in vitro model for tumour induction.Perhaps it sounds naı ¨ve now, but given the little we understood back then, seeking to understand what made
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».