Transcriptomic Profiles of Well-Differentiated Airway Epithelial Cells in Response to Environmental Triggers of Asthma Exacerbation
Notice bibliographique
Résumé
Transcriptomic Profiles of Well-Differentiated Airway Epithelial Cells in Response to Environmental Triggers of Asthma ExacerbationAntonella Marrocco1, Jennifer A. Mitchel1, Margaret Parker2, Maureen McGill1, Robert P. Chase2, Scott T. Weiss2, Diane R. Gold1,2, Peter J. Castaldi2, Jin-Ah Park1, Joanne Sordillo34Department of Environmental Health, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, Massachusetts, USA2Channing Division of Network Medicine, Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts, USA.3Division of Chronic Disease Research Across the Lifecourse (CoRAL), Department of Population Medicine, Harvard Medical School and Harvard Pilgrim Health Care Institute, Boston, MA, USA.Corresponding Author: Joanne E. SordilloEmail : Joanne.e.sordillo@gmail.comAddress:Landmark Center West 401 Park Dr., 4th Floor Boston, MA 02115The authors have no conflicts of interest to disclose.Funding: R01HL148152, P30ES000002, T32HL007118, Francis Family FoundationKeywords: Bronchial epithelial cells, gene expression, RNAseq, asthma
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».