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Enregistrement W4389489847 · doi:10.1002/jev2.12385

MIBlood‐EV: Minimal information to enhance the quality and reproducibility of blood extracellular vesicle research

2023· review· en· W4389489847 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevueJournal of Extracellular Vesicles · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensTrinity CollegeUniversité LavalToronto General HospitalQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtracellular vesiclesExtracellular vesicleReproducibilityVesicleQuality (philosophy)MicrovesiclesChemistryComputational biologyComputer scienceCell biologyBiologyChromatographyBiochemistryPhysicsGenemicroRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blood is the most commonly used body fluid for extracellular vesicle (EV) research. The composition of a blood sample and its derivatives (i.e., plasma and serum) are not only donor-dependent but also influenced by collection and preparation protocols. Since there are hundreds of pre-analytical protocols and over forty variables, the development of standard operating procedures for EV research is very challenging. To improve the reproducibility of blood EV research, the International Society for Extracellular Vesicles (ISEV) Blood EV Task Force proposes standardized reporting of (i) the applied blood collection and preparation protocol and (ii) the quality of the prepared plasma and serum samples. Gathering detailed information will provide insight into the performance of the protocols and more effectively identify potential confounders in the prepared plasma and serum samples. To collect this information, the ISEV Blood EV Task Force created the Minimal Information for Blood EV research (MIBlood-EV), a tool to record and report information about pre-analytical protocols used for plasma and serum preparation as well as assays used to assess the quality of these preparations. This tool does not require modifications of established local pre-analytical protocols and can be easily implemented to enhance existing databases thereby enabling evidence-based optimization of pre-analytical protocols through meta-analysis. Taken together, insight into the quality of prepared plasma and serum samples will (i) improve the quality of biobanks for EV research, (ii) guide the exchange of plasma and serum samples between biobanks and laboratories, (iii) facilitate inter-laboratory comparative EV studies, and (iv) improve the peer review process.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Présentation des résultats · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptMétarecherche
Domaine: Présentation des résultats · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,324 · 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