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Enregistrement W4293149343 · doi:10.1055/s-0042-1747218

Identifizierung einer prädiktiven Markersignatur zur Diagnose von HNSCC basierend auf Thrombozyten-RNAseq

2022· article· de· W4293149343 sur OpenAlexaff
Cornelia Brunner, Lisa T. Huber, Johann M. Kraus, Jasmin Esic, Amin Wanli, Marco Groth, Simon Laban, Barbara Wollenberg, Hans A. Kestler, Thomas K. Hoffmann

Notice bibliographique

RevueLaryngo-Rhino-Otologie · 2022
Typearticle
Languede
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryMolecular biologyGynecologyMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Einleitung Die ‚liquid biopsy‘ bietet eine Möglichkeit, Krebs durch Untersuchung von Körperflüssigkeiten zu identifizieren. Unsere Studie beschäftigt sich mit der Analyse von ‚tumor-educated‘ Thrombozyten, einer kürzlich entdeckten neuen Option der ‚liquid biopsy‘. Frühere Forschungen identifizierten eine Tumor-Thrombozyten-Interaktion, die zu einem Transfer von tumorabgeleiteter RNA in Thrombozyten führte, die deshalb auch als ‚tumor-educated platelets‘ (TEP) bezeichnet werden.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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