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Enregistrement W4307244450 · doi:10.1002/jex2.63

Large‐scale production of extracellular vesicles: Report on the “massivEVs” ISEV workshop

2022· article· en· W4307244450 sur OpenAlexaff
Lucia Paolini, Marta Tortajada, Marta Costa, Fabio Antenucci, Mario Barilani, Marta Clos‐Sansalvador, André Cronemberger Andrade, Tom A. P. Driedonks, Sara Giancaterino, Stephanie M. Kronstadt, Rachel R. Mizenko, Muhammad Nawaz, Xabier Osteikoetxea, Carla Pereira, Surya Shrivastava, Anders T. Boysen, Simonides Immanuel van de Wakker, Martijn J. C. van Herwijnen, Xiaoqin Wang, Dionysios C. Watson, Mario Gimona, Maria Kaparakis‐Liaskos, Konstantin Konstantinov, Sai Kiang Lim, Nicole Meisner‐Kober, Michiel Stork, Peter Nejsum, Annalisa Radeghieri, Eva Rohde, Nicolas Touzet, Marca H. M. Wauben, Kenneth W. Witwer, Antonella Bongiovanni, Paolo Bergese

Notice bibliographique

RevueJournal of Extracellular Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtracellular vesiclesExtracellular vesicleScale (ratio)NanotechnologyProduction (economics)Computer scienceChemistryBiologyMaterials scienceCell biologyMicrovesiclesGeographyBiochemistryCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracellular vesicles (EVs) large-scale production is a crucial point for the translation of EVs from discovery to application of EV-based products. In October 2021, the International Society for Extracellular Vesicles (ISEV), along with support by the FET-OPEN projects, "The Extracellular Vesicle Foundry" (evFOUNDRY) and "Extracellular vesicles from a natural source for tailor-made nanomaterials" (VES4US), organized a workshop entitled "massivEVs" to discuss the potential challenges for translation of EV-based products. This report gives an overview of the topics discussed during "massivEVs", the most important points raised, and the points of consensus reached after discussion among academia and industry representatives. Overall, the review of the existing EV manufacturing, upscaling challenges and directions for their resolution highlighted in the workshop painted an optimistic future for the expanding EV field.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,251 · 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'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

Citations89
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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