Notice bibliographique
Résumé
Provided here: -Scripts for Performing quantitative Fast FLIM FRET (qF3) Analysis. Organized into folders by steps (1-13) to run for each biological replicate (Step1_Replicate_Analysis) and then for all combined replicates (Step2_CombineReps_Analysis). -script used to calculate G factor (for which our original data can be provided upon request) -Example Master platemap. -LICENSE file for all code here. -Author: Nehad Hirmiz (Nehad.Hirmiz@gmail.com) Instructions: -Download all files here and extract .Zip. -Install MATLAB Version R2020a with toolboxes: Signal Processing, Curve Fitting, Image Processing. -IFF starting with INO FLIM Hyperspectral data * then contact lead for INO software package including (Release_r10357 package): INO FHS Acquisition, INO_FHS_Analysis, INO_FHS_Batch Analysis -Follow instructions to run these codes: See associated text at Protocol Exchange: Title: “Automated, quantitative Fast FLIM-FRET (qF3): A step-by-step protocol to measure dissociation constants for protein-protein interactions in live-cell screening applications.” LINK https://doi.org/10.21203/rs.3.pex-1354/v1 And Instructional videos: LINK https://www.youtube.com/playlist?list=PLUiSJrzzg9voe5sjA57oIbfOLAGIrHXRc
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,510 | 0,379 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».