MIBlood‐EV: Minimal information to enhance the quality and reproducibility of blood extracellular vesicle research
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Présentation des résultats · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Présentation des résultats · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,165 | 0,417 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,007 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».