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Enregistrement W4412363010 · doi:10.1038/s41597-025-05540-5

A Cross-Species Brain Magnetic Resonance Imaging and Histology Database of Vertebrates

2025· article· en· W4412363010 sur OpenAlexaff
Tomokazu Tsurugizawa, Yuji Komaki, Illia Aota, Makoto Suematsu, Chiaki Ohtaka‐Maruyama, Takuma Kumamoto

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMRI in cancer diagnosis
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyMochida Memorial Foundation for Medical and Pharmaceutical ResearchJapan Agency for Medical Research and DevelopmentTakeda Science Foundation
Mots-clésMagnetic resonance imagingHistologyFunctional magnetic resonance imagingNuclear magnetic resonanceBiologyNeuroscienceMedicinePathologyPhysicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding brain evolution requires detailed comparative analyses of brain structures across species. However, high-resolution anatomical and connective data remain limited for most vertebrates beyond a few well-studied model organisms. To address this gap, we collected postmortem brain samples from a range of vertebrates, primarily small amniotes, and performed magnetic resonance imaging and histological staining. Here, we present the "Animal Brain Collection (ABC)," a freely accessible database that enables researchers to examine and compare cellular and tissue-level brain architectures across species. This resource provides a foundation for cross-species investigations of brain structure and development, offering new opportunities for research into the diversity and evolution of vertebrate brains.

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)0,002
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0140,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,012

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,304 · 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
GenreJeu de données

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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