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Enregistrement W6958327397 · doi:10.6084/m9.figshare.22608674.v1

Additional file 1 of Predicting chemoresponsiveness in epithelial ovarian cancer patients using circulating small extracellular vesicle-derived plasma gelsolin

2023· article· en· W6958327397 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalOttawa HospitalSt. Francis Xavier UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomarkerReceiver operating characteristicExtracellularGelsolinNanoparticle tracking analysisArea under the curveArea under curve

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 1: Supplementary Figure 1. Distribution of individual biomarkers between chemoresistant (PFI ≤ 6 months) and chemosensitive (PFI > 6 months) groups using dot plots. Points on dot plots represent individual patient biomarker concentrations. Line with error bars represent group mean and SEM. (A) CA125, Mann-Whitney U-test. (B) Total pGSN, Student t-test. (C) sEV-pGSN, Mann-Whitney U-test. Supplementary Figure 2. Kaplan-Meier survival analysis (log-rank test) between total pGSN, sEV-pGSN, or total pGSN/sEV-pGSN with DFS or OS. Cut-off values were determined using Fisher’s exact test. (A) Total pGSN, DFS. (B) Total pGSN, OS. (C) sEV-pGSN, DFS. (D) sEV-pGSN, OS. (E) Total pGSN/sEV-pGSN, DFS. (F) Total pGSN/sEV-pGSN, OS. Supplementary Figure 3. Distribution of multi-analyte biomarkers between chemoresistant (PFI ≤ 6 months) and chemosensitive (PFI > 6 months) groups using dot plots. Points on dot plots represent individual patient biomarker concentrations. Line with error bars represent group mean and SEM. (A) Total pGSN/sEV-pGSN. (B) Total pGSN/CA125. (C) sEV-pGSN/CA125. (D) (Total pGSN/sEV-pGSN)/CA125. Mann-Whitney U-test used for all four multi-analyte biomarkers. Supplementary Figure 4. Receiver operating characteristic curve analysis for individual and multi-analyte biomarkers to predict PFI ≤ 6 months. (A) Total pGSN, sEV-pGSN, and total pGSN/sEV-pGSN. (B) CA125, total pGSN/CA125, sEV-pGSN/CA125, and (total pGSN/sEV-pGSN)/CA125. Supplementary Figure 5. Characterization of sEVs. (A) Western blot of sEV surface markers (CD9, CD63, and CD81), a cytoplasmic marker (GAPDH), and a negative sEV marker (calnexin). (B) Electron micrograph illustrating pGSN within extracellular vesicles. (C) Size distribution curve from nanoparticle tracking analysis of 5 representative samples. Bars represent mean particle count and error bars represent SEM.

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)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8260,099

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
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