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Enregistrement W4409566295 · doi:10.1080/17576180.2025.2471243

Recommendations on biomarker assay validation (BAV) in tissues by GCC

2025· article· en· W4409566295 sur OpenAlexaff
Moucun Yuan, Aihua Liu, Bin Xu, Kurt J. Sales, Shane Karnik, Troy Voelker, Danielle Salha, Jennifer Zimmer, Mark Odell, Shashank Gorityala, Amanda Hays, Todd Lester, G. Reynolds, Magdalena Tary‐Lehmann, Mathilde Yu, Martin Roberge, Vimal Patel, Iain Love, Jenny Lin, Manisha R. Diaz, Tao Xu, Wei Garofolo, Jessica McGregor, Amanda Leskovar, Robert Kernstock, Mario Pellerin, Michael Brown, Adriane Spytko, Stephen Lowes, David E Ambrose, Dawn Dufield, Cheikh Kane, Rathna Veeramachaneni, Marsha Luna, Dominic Warrino, Allan Xu, Elizabeth Hyer, Tracy Iles, Ritankar Majumdar, Daniel J. Sikkema, E Thomas, Annika Carlsson, Naveen Dakappagari, Nathan Riccitelli, Chantal Di Marco, Mohammed Bouhajib, A. Iordăchescu, Mitesh Sanghvi, Hollie Barton, Amy Lavelle, Elizabeth Dompkowski, Stephen E. Rundlett, Katie Matys, Tim Sangster, Annelies W. Turksma, Weihua Gu, Jia‐Bao Liu, Brian Hoffpauir, Agostinho G. Rocha, John Pirro, Jerome Bergeron, Xinping Fang, Kelly Dong, Jim Yamashita

Notice bibliographique

RevueBioanalysis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensPharma Medica Research (Canada)Green Communities CanadaRoyal Canadian Military InstituteAltasciences (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomarkerComputational biologyChemistryChromatographyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomarker analysis enables a deep understanding of physiological and biological processes and offers insights into pathological disease states and conditions. When measured in tissues, the spatial distribution of biomarkers may be evaluated. To meet regulatory and sponsor requirements, guidance on the approach to validation and the parameters to be evaluated is essential. The main goals of this GCC white paper are to disseminate the survey results discussed during the 16th& 17thGCC Closed Forums (2023 & 2024) and to provide recommendations from the GCC members on technical and regulatory considerations for the bioanalysis of biomarkers in tissues.

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)0,107
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,181
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1070,181
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0080,006
Intégrité de la recherche0,0220,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,020

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,309 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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