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Enregistrement W4301366341 · doi:10.1016/j.xpro.2022.101748

Assessment of protein inclusions in cultured cells using automated image analysis

2022· article· en· W4301366341 sur OpenAlex
Luke McAlary, Victoria K. Shephard, Mine Sher, Lauren Rice, Justin J. Yerbury, Neil R. Cashman, Steven S. Plotkin

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSTAR Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensGenome British ColumbiaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilIllawarra Health and Medical Research InstituteAlberta InnovatesUniversity of British ColumbiaUniversity of WollongongFightMNDMotor Neurone Disease Research AustraliaMotor Neurone Disease AustraliaCanadian Institutes of Health ResearchMotor Neurone Disease Research Institute of Australia
Mots-clésProtocol (science)MicroscopyFluorescence microscopeComputer scienceComputational biologyScalabilityArtificial intelligenceChemistryBiological systemBiologyFluorescencePathologyDatabaseMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proteinaceous inclusions are associated with neurodegenerative diseases and cell models are often used to determine genetic and chemical modifiers of their formation. This protocol involves the usage of automated microscopy and machine learning-based image analysis to accurately quantify the levels of protein inclusion formation in cultured cells from fluorescence microscopy images. This protocol is highly scalable and can be applied to a few images or large datasets. For complete details on the use and execution of this protocol, please refer to McAlary et al. (2022).

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.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,350 · 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