MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6893590693 · doi:10.5281/zenodo.16790973

Dataset related to article: "Calpain-1 and calpain-2 promote breast cancer metastasis"

2025· dataset· en· W6893590693 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCalpain Protease Function and Regulation
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBreast cancerMetastasisProtein subunitCancerBreast tumorNodule (geology)GeneCA15-3

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset accompanies the manuscript “Calpain-1 and calpain-2 promote breast cancer metastasis” and contains raw image data underlying the in vivo tumor biology and metastasis figures (Fig. 3 and Fig. 5) and the related supplementary analyses. Using MDA-MB-231 triple-negative breast cancer cells, we generated CRISPR/Cas9 knockouts of CAPN1, CAPN2, and CAPNS1 (the two catalytic and the common regulatory subunit required for calpain-1/2 heterodimers). The data contain images of lungs and of microscopic randomly selected regions of interest thereof harvested from the calpain-deficient tumor bearing Rag2-/-IL2Rgc-/- mice, fluorescently imaged in a GFP channel (Ex/Em: 488/510nm); each hyperintense nodule is a GFP-positive metastatic lesion. Abbreviations: CAPN1, C1 - calpain-1 catalytic subunit. CAPN2, C2 - calpain-2 catalytic subunit. CAPNS1, S1 - calpain small regulatory subunit 1. KO - CRISPR/Cas9 gene knockout. R - gene rescue, addback.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetCalpain Protease Function and RegulationTravaux en français237 207