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Enregistrement W4409303060 · doi:10.1007/s11626-025-01042-1

Improve your success with fish cell lines—small things that matter

2025· review· en· W4409303060 sur OpenAlexaff
Anita Solhaug, Georgina C. Dowd, Vivian R. Dayeh, Hilde Sindre, Lucy E. J. Lee, Niels C. Bols

Notice bibliographique

RevueIn Vitro Cellular & Developmental Biology - Animal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensUniversity of the Fraser ValleyUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsolation (microbiology)Fish <Actinopterygii>Key (lock)Knowledge baseCell cultureWork (physics)Computer scienceBiotechnologyBiologyBusinessKnowledge managementEcologyWorld Wide WebFisheryEngineeringBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a drive towards reducing animal experiments and developing robust biologically relevant in vitro models based on cell lines, including those derived from fish. At the time of writing, Cellosaurus, the knowledge base of current cell lines used in research, listed more than 900 fish cell lines in its database. One of the key challenges facing fish cell biology is the lack of fundamental technical information regarding the isolation, culture, and application of cell lines. Researchers often work in silos, encountering similar technical challenges, each spending significant time and resources overcoming the same issues for which solutions may not be readily accessible. Here, we share some of the key considerations for the isolation, culture, maintenance, and application of fish cell lines in toxicology, which we have encountered over our collective decades of experience.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,014

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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