Song: What Makes You Albumin (to the tune of “What Makes You Beautiful”*)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Made in liver, I know what you're for Binding hormones, drugs, lipids, and more Half the protein the plasma's seen You have disulfide bonds from your cysteines Every analyte in the blood can feel it Every tissue but you Baby you buffer pH like nobody else Maintain oncotic pressure so that I stay well When oxidative stress comes, you protect my health You don't know You don't know you're albumin If you saw what you transport for me You'd understand your role in physiology Right now I'm charting serum biochemistry You don't know You don't know you're albumin That's what makes you albumin So c-come on, you fold up strong To prove I'm right, I put you in this song You warn us of ischemia When oxidative conditions are rough Every analyte in the blood can feel it Every tissue but you Baby you buffer pH like nobody else Maintain oncotic pressure so that I stay well When oxidative stress comes, you protect my health You don't know You don't know you're albumin If you knew you scavenge ROS for me You'd understand why you're so vital clinically Right now I'm tracking oxy-reactivity You don't know You don't know you're albumin That's what makes you albumin Baby you quench free radicals like no one else You escort bilirubin and drugs with stealth In hypoalbuminemia, you affect our health You don't know You don't know you're albumin If you saw how you change fluid flow You'd understand why edema comes when you're low Right now I'm writing this song just to let you know You don't know You don't know you're albumin You don't know you're albumin That's what makes you albumin The authors declare no conflicts of interest. Data sharing not applicable to this article as no datasets were generated or analysed during the current study.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle