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Enregistrement W4416596925 · doi:10.5256/f1000research.13906.d231722

Dataset 1. The following raw data sets are provided as comma separated values (.csv) files:

2019· dataset· en· W4416596925 sur OpenAlexaff
Serge Dionne, Sophie Restellini, Jamie Koenekoop, Pedro Salvador Escribano, Ciriaco A. Piccirillo, Patrick Charlebois, A. Sender Liberman, Barry Stein, Carl Frédéric Duchatellier, Ernest G. Seidman

Notice bibliographique

RevueFaculty of 1000 Research Ltd · 2019
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de Investigación
Mots-clésRaw dataData setPattern recognition (psychology)Set (abstract data type)Feature (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background : Intestinal fibrosis represents a serious complication of inflammatory bowel diseases (IBD), often necessitating surgical resections. Myofibroblasts are primarily responsible for interstitial matrix accumulation in fibrotic diseases. However intestinal myofibroblasts (IMF) remain inadequately characterized. The aim was to examine fibroblast markers and fibrosis-associated gene expression in IMF isolated from resected intestine from IBD and control patients. As well as determining the effect of the fibrogenic cytokine TGFβ. Methods: Intestinal resections were obtained (n =35) from consenting patients undergoing elective surgery (2014-16). Primary cultures of IMF were isolated using DTT and EDTA and cultured. Viability and phenotypic characterization of IMF was carried out by flow cytometry and fluorescence microscopy. IMF (passages 3-8) were treated for 24 hours. Cytokines were quantified in IMF by real time PCR and in supernatants using the human pro-inflammatory cytokine panel Results : All markers and most fibrosis mediators studied were preferentially expressed by IMF compared to mucosal tissue. Metalloproteinases (MMP) 2 and 3, as well as their inhibitor TIMP1, are highly expressed by IMF. They also highly expressed inflammatory mediators, including IL-6, IL-8, CCL2 and PTGS2. Whereas mucosal expression of pro-inflammatory cytokines such as TNFα and IL-17 is increased in IBD, that of fibrosis mediators was not different. Fibrosis-related gene expression in IMF from IBD patients and controls was similar, but IMF from IBD expressed higher levels of several inflammatory genes. IMF from CD and UC had mostly similar expression profiles. TGFβ induced expression of fibrogenic genes αSMA, COL1A1, CTGF, FN1 and LOX. TGFβ-stimulated IMF released increased levels of IL-6, whereas IL-6, IL-8, as well as small amounts of IFN-γ and IL12p70 were produced following stimulation with IL-1β+IL-23. Conclusions : This study extends knowledge about the pathogenesis of fibrosis in IBD. Further research in the identification of mechanisms involved in IMF activation and fibrogenesis are required.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0840,115

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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