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Enregistrement W4307395132 · doi:10.1016/j.isci.2022.105421

Multiscale modeling in the framework of biological systems and its potential for spaceflight biology studies

2022· review· en· W4307395132 sur OpenAlexfundno aff
Andrew Millar‐Wilson, Órla Ward, Eolann Duffy, Gary Hardiman

Notice bibliographique

RevueiScience · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpaceflight effects on biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesQueen's UniversityNational Institutes of HealthEuropean Society of AnaesthesiologyNational Institute on Drug AbuseQueen's University BelfastEuropean Space AgencyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSpaceflightSystems biologyModelling biological systemsWeightlessnessComponent (thermodynamics)BiologyComputer scienceBiochemical engineeringComputational biologyNeuroscienceEngineeringAerospace engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A central tenet of systems biology is that biological systems are greater than the sum of their component parts. Spaceflight is associated with hazards including radiation exposure and microgravity which impact different echelons of biological organizations spanning molecular, cellular, organ, and organismal levels. These insults lead to physical damage, including muscle and bone loss, neurological damage, and impaired immunity. Mitochondrial dysfunction and biological alterations occurring during spaceflight have been reported. The health challenges presented by long-term space travel must be addressed and appropriate countermeasures developed to protect astronauts. Increasing quantity of multiomics data are being generated from cells and model organisms flown in space, with physiological data from astronauts. Systems biology approaches leveraging mathematical reasoning and computational modeling are required to characterize these components in a holistic fashion. In this review, we provide an historic perspective on multiscale biological systems modeling, followed by a discussion on its utility for spaceflight biology research.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,212 · 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'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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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