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Enregistrement W4416598353 · doi:10.5256/f1000research.8463.d119225

Raw data for Figures 2-6 in ‘An assay to measure poly(ADP ribose) glycohydrolase (PARG) activity in cells’

2016· dataset· en· W4416598353 sur OpenAlexaff
Dominic I. James, Stephen T. Durant, Kay Eckersley, Emma Fairweather, Louise A. Griffiths, Nicola Hamilton, Paul Kelly, Mark J. O’Connor, Kerry Shea, Ian D. Waddell, Donald Ogilvie

Notice bibliographique

RevueFaculty of 1000 Research Ltd · 2016
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensAstraZeneca (Canada)
Organismes subventionnairesCancer Research UK
Mots-clésMeasure (data warehouse)Raw dataPattern recognition (psychology)Product (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After a DNA damage signal multiple polymers of ADP ribose attached to poly(ADP) ribose (PAR) polymerases (PARPs) are broken down by the enzyme poly(ADP) ribose glycohydrolase (PARG). Inhibition of PARG leads to a failure of DNA repair and small molecule inhibition of PARG has been a goal for many years. To determine whether biochemical inhibitors of PARG are active in cells we have designed an immunofluorescence assay to detect nuclear PAR after DNA damage. This 384-well assay is suitable for medium throughput high-content screening and can detect cell-permeable inhibitors of PARG from nM to µM potency. In addition, the assay has been shown to work in murine cells and in a variety of human cancer cells. Furthermore, the assay is suitable for detecting the DNA damage response induced by treatment with temozolomide and methylmethane sulfonate (MMS). Lastly, the assay has been shown to be robust over a period of several years.

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)0,010
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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1040,121

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,277 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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