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Enregistrement W4285732554 · doi:10.3390/ijms23147838

Biliary Atresia Animal Models: Is the Needle in a Haystack?

2022· review· en· W4285732554 sur OpenAlexaff
Nutan Pal, Parijat S. Joy, Consolato Sergi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Hepatobiliary Diseases and Treatments
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of AlbertaStollery Children's HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaystackBiliary atresiaMechanism (biology)Induced pluripotent stem cellBioinformaticsMedicineLiver transplantationBiologyComputational biologyTransplantationComputer scienceSurgeryEmbryonic stem cellWorld Wide WebGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biliary atresia (BA) is a progressive fibro-obliterative process with a variable degree of inflammation involving the hepatobiliary system. Its consequences are incalculable for the patients, the affected families, relatives, and the healthcare system. Scientific communities have identified a rate of about 1 case per 10,000-20,000 live births, but the percentage may be higher, considering the late diagnoses. The etiology is heterogeneous. BA, which is considered in half of the causes leading to orthotopic liver transplantation, occurs in primates and non-primates. To consolidate any model, (1) more transport and cell membrane studies are needed to identify the exact mechanism of noxa-related hepatotoxicity; (2) an online platform may be key to share data from pilot projects and new techniques; and (3) the introduction of differentially expressed genes may be useful in investigating the liver metabolism to target the most intricate bilio-toxic effects of pharmaceutical drugs and toxins. As a challenge, such methodologies are still limited to very few centers, making the identification of highly functional animal models like finding a "needle in a haystack". This review compiles models from the haystack and hopes that a combinatorial search will eventually be the root for a successful pathway.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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