MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7117242169 · doi:10.1002/alz70855_107804

ADAPT: Atlas‐Driven Access to Postmortem Tissue

2025· article· en· W7117242169 sur OpenAlexaboutno aff
Jason Webster, Yiqin Alicia Shen, Ali Shojaie, Tung Thanh Le, Christine MacDonald, Caitlin S. Latimer, C. Dirk Keene, Thomas J. Grabowski

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroinformaticsBiorepositoryIdentification (biology)Interface (matter)Brain tissueSNOMED CTCompatibility (geochemistry)Profiling (computer programming)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The validity of research in Alzheimer's Disease and Related Dementias (ADRD) often depends upon the presence or distribution of pathology, assessable through biorepository tissue collected according to a brain sampling protocol (BSP). The digital BSP atlas is recently developed 3D representation of the University of Washington BioRepository and Integrated Neuropathology (BRaIN) protocol for fixed-tissue sampling on the Montreal Neurological Institute and International Consortium on Brain Mapping 2009b Nonlinear Asymmetric Brain Template (MNI2009b). Here, we link this atlas diverse neuroscience references to locate biorepository tissue samples using arbitrary neuroscience terminology. METHOD: Multiple established neuroscience atlases covering anatomy, nuclei, cytoarchitecture, functional connectivity networks, functional regions, and brain areas were registered to MNI2009b. For each atlas, the label, full name, and volume of each label in cubic millimeters within each sample from the BSP were stored in a PyMongo database. A R/Shiny web-enabled interface was developed to provide intuitive interactive exploration, volume queries, and text-based search. RESULT: ADAPT (Atlas-Driven Access to Postmortem Tissue) links the digital BSP atlas to a range of digital reference atlases spanning neuroscience attributes. Co-registration to MNI2009b allows for interactive visualization with freely available neuroimaging software (e.g. FSL, MRICroGL, FreeSurfer). The incorporation labels and full names for diverse atlases enables identifying brain tissue samples containing nearly any neuroscience term. CONCLUSION: onnecting the digital BSP atlas to an ecosystem of diverse neuroscience atlases provides a versatile, scalable, user-oriented, and explicit solution to characterizing and locating brain biorepository resources, optimizing their use for interdisciplinary ADRD research. Incorporating neuroinformatics conventions simplifies incorporating additional atlases and enables compatibility with freely-available tools for advanced analysis and visualization. The web-enabled interface facilitates the rapid identification of biorepository samples likely to contain tissue with specific neurosciences attribute along with an estimated volume, lowering the barrier for collaboration between scientists in many fields of AD research. ADAPT can also provide explicit criteria for the optimality of samples for guiding and assessing the precision & accuracy of neuropathological sampling.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1010,046

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,268 · 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
GenreMéthodes

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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & Dementia→Même sujetFunctional Brain Connectivity Studies→Travaux en français237 207→