MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4300511591 · doi:10.1111/j.1742-4658.2005.4739_3.x

Functional Genomics, Proteomics, Bioinformatics

2005· article· en· W4300511591 sur OpenAlexaff
Claudio Franceschi, Tibor Fülöp, Anis Larbi, Abdelouahed Khalil, Nadine Douziech, Carl Fortin, Gilles Dupuis, Anush Aghajanyan, A Agadjanyan, S Chubaryan, Lilit Tumanyan, Armine Nikoyan, L Ananyan, A Manukyan, M. Martirosyan, Javier Blanco‐Rivero, Na Gao, Marc Ferrer, E. Borghi, Ved Chauhan, Abha Chauhan, Qingyu Yan, X Chen, Yong Zhang, Yong Xie, Si Shi, Bin Fu, Qi Hong, Guangquan Xu, Xiao‐Ou Zhang, Haiyan Zhu, Di Wu, Ying Lv, L. Doria, Claudia Di Serio, Isabella Micucci, Patrizia Mirone, Silvia Pellerito, Francesca Tarantini, Giulio Masotti, Pierre Delaplace, Jean‐François Dierick, Marie‐Laure Fauconnier, Froukje van der Wal, J Cordewener, Antoine H. P. America, Patrick du Jardin, Harris Pratsinis, P Zacharatos, Vassilis G. Gorgoulis, Dimitris Kletsas, Sunil C. Kaul, M. Hasan, Takashi Hirano, Renu Wadhwa

Notice bibliographique

RevueFEBS Journal · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene expression and cancer classification
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNational Chiao Tung UniversityVetenskapsrådetRussian Foundation for Basic ResearchAcademia SinicaGrantová Agentura České Republiky
Mots-clésCitationProteomicsGenomicsComputer scienceFunctional genomicsWorld Wide WebInformation retrievalBioinformaticsComputational biologyBiologyGeneticsGenomeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An overview of the results of our association studies on candidate genes for human longevity performed in Italian centenarians will be presented. Many genes gave negative results but others showed a positive or negative association with human longevity. Among the last ones a particular attention will be paid to the genes involved in inflammation (IL-6, IL-10, TGFbeta, TLR-4,PPARgamma2), Insulin/IGF-1 signalling pathway and lipid metabolism (Apolipoproteins, CEPT). The data obtained in centenarians and in younger control subjects will be compared with those obtained (on the same polymorphisms) in patients affected by age related diseases (myocardial infarction, Alzheimer's disease and type 2 diabetes). The data which suggest a strong role

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFEBS JournalMême sujetGene expression and cancer classificationTravaux en français237 207