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Enregistrement W4366775420 · doi:10.1111/bjh.18720

BSH 2023 Poster Abstract Book

2023· article· en· W4366775420 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Haematology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCancer Center, University of KansasRobert H. Lurie Comprehensive Cancer CenterFeinberg School of MedicineUniversity of North Carolina at Chapel HillSierra OncologyŚląski Uniwersytet Medyczny w KatowicachUniversità degli Studi dell'InsubriaOxford University Hospitals NHS Foundation TrustUniversità degli Studi di FirenzeLeonard M. Miller School of MedicineUniversity of TorontoCatholic University of KoreaNorthwell HealthUniversity Hospitals Plymouth NHS TrustEli Lilly and CompanySeoul St. Mary's Hospital, Catholic University of KoreaUniwersytet Śląski w KatowicachNorthwestern UniversityUniversity of MiamiHeart of England NHS Foundation TrustMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterFondazione IRCCS Ca' Granda Ospedale Maggiore PoliclinicoMoffitt Cancer CenterUniversity of OxfordUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterCleveland ClinicUniversité de ParisSylvester Comprehensive Cancer Center, University of Miami Health Systems
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An insight into how signalling pathways govern cell fate is crucial in understanding the prognostication of acute myeloid leukaemia present with a normal karyotype (AML-NK), as aberrant cell signalling enhances the survival and proliferation of leukaemic cells.Hitherto, the transcriptomic landscape and gene expression profiles of the AML-NK patients that predisposes to their dismal outcome remain veiled.In this study, the differentially expressed genes (DEGs) of AML-NK patients with poor overall survival (OS) < 5 and good OS > 5 years were profiled and functionally enriched pathways were shed light on.High throughput deep transcriptome sequencing was performed on 45 AML-NK patients using NovaSeq 6000 (200 M reads per sample, 150 bp paired-end).The AML-NK patients

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8910,678

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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