Unlocking the potential of extracellular vesicles in nephrology: what does MISEV2023 add?
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular vesicles, small membrane-bound packages secreted by virtually all cells of the body, have become a focus of interest in nephrology over the recent years. After the first characterization of their proteomic and transcriptomic content, scientific attention shifted toward their potential as biomarkers for kidney diseases both as diagnostic and monitoring tools. More recently, researchers have begun exploring whether extracellular vesicles mediate intercellular signaling inside the nephron and between the kidney and other organs throughout the body. Nevertheless, the field of extracellular vesicle research has struggled to translate major findings to the clinical context due to numerous methods to separate extracellular vesicles, yielding fractions of different sizes and varying purity, unclear terminology, and, hence, limitations concerning reproducibility. The International Society of Extracellular Vesicles, therefore, has striven to reduce these barriers by an ongoing initiative to increase rigor and standardization of extracellular vesicle research. The "Minimal Information for Studies of Extracellular Vesicles" guideline is the result of this initiative and, in its now third iteration, provides the most concise suggestions for investigating extracellular vesicles to date. This mini review illustrates the advances made in extracellular vesicle research in nephrology so far using informative examples, outlines the advances made by the former Minimal Information for Studies of Extracellular Vesicles guidelines, and shows what potential using the latest iteration holds.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».