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Enregistrement W7117264344 · doi:10.5281/zenodo.18046405

Glioblastoma stem cells show transcriptionally correlated spatial organization

2025· other· W7117264344 sur OpenAlexaff
Shamini Ayyadhury

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSample (material)Image (mathematics)Pattern recognition (psychology)Feature (linguistics)Neural stem cellArtificial neural networkGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DATASET_FINAL A. original_phase_contrast_images This compressed file contains all the images compressed as .mp4 videos containing images used in this study. samples : 15 GBM, IDH-wt GSCs Conditions : Grown in neural stem cell media with growth factors. Each video is a time-series of images from a single well. B. datasets_images_ilastik_training_and_manuscript_figures fig_original_images Contains the original uncropped images for figure 1 and supplementary fig 1. These are phase contrast images. A reference image with the original scale bar is provided. Ilastik_training_images_with_masks This folder contains the training images used for each sample to generate the masks for cellprofiler image analysis. Training and mask generation was carried out using ilastik. C. manuscript_analysis_data Files used in analysis Cellprofiler image feature output for each image GSVA scores for 111 gene signatures from 15 matched bulk gene expression sample DATASET_VALIDATION A. original_videos_validation This compressed file contains all the images compressed as .mp4 videos containing the validation images used in this study. samples : 4 GBM-derived GSCs Conditions : Grown in neural stem cell media with growth factors. Each video is a time-series of images from a single well. B. ilastik_masks_validation Ilastik_training_images_with_masks This folder contains the training images used for each sample to generate the masks for cellprofiler image analysis. Training and mask generation was carried out using ilastik.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,033

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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