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Enregistrement W4396741809 · doi:10.1007/s11259-024-10405-0

Comparative characterisation of extracellular vesicles from canine and human plasma: a necessary step in biomarker discovery

2024· article· en· W4396741809 sur OpenAlexfundno aff
Stephanie M. Bollard, Jane Howard, Cristina Casalou, Louise Mooney, Annette Peters, C. Sweeney, Arjun Ajaykumar, K. Triana, Amanda McCann, Pamela Kelly, Shirley Potter

Notice bibliographique

RevueVeterinary Research Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity College DublinIrish Research eLibraryScience Foundation IrelandHealth Service ExecutiveWellcome TrustCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Mots-clésExtracellular vesiclesBiomarkerBiomarker discoveryHuman plasmaExtracellularComputational biologyChemistryBiologyCell biologyBiochemistryChromatographyProteomicsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracellular Vesicles (EV) have become an interesting focus as novel biomarkers of disease and are increasingly reported upon in humans and other species. The Minimal Information for Studies of Extracellular Vesicles 2018 (MISEV2018) guidelines were published to improve rigor and standardisation within the EV field and provide a framework for the reliable isolation and characterisation of EV populations. However, this rigor and standardisation has been challenging in the area of comparative medicine. Herein we present the successful isolation of EVs from human and canine plasma using Size Exclusion Chromatography and characterise these EVs according to best international practice. This study provides evidence for the reliable comparison of human and canine EVs isolated by this approach, and a baseline description of the EVs from healthy dogs to inform future biomarker studies. This work also demonstrates that the MISEV2018 guidelines can be successfully applied to EVs isolated from canine plasma.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,274 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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