The Chimeric Human/Mouse Model of Angiogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Angiogenesis, the formation of new blood vessels from preexisting vessels, is an essential component of many normal biological processes such as embryonic development, wound healing, and endometrial maturation in premenopausal women ( 1 – 3 ). This process is similar to, but not identical with vasculogenesis, which is associated with the development of blood vessels from precursor cells termed angioblasts ( 4 , 5 ). Under normal physiological conditions the complex cellular events controlling vascular development are tightly regulated. However, when the molecular and biochemical mechanisms controlling angiogenesis are disrupted, uncontrolled neovascularization can contribute to a number of pathologies. In fact, several clinically important human diseases are characterized by abnormal vascular development including solid tumor growth, rheumatoid arthritis, diabetic retinopathy, and psoriasis ( 1 – 3 , 6 – 8 ). Thus, the pathological consequences of abnormal neovascularization impacts a large segment of the population and clearly demonstrates the need for an in depth understanding of the molecular mediators involved in the regulation of angiogenesis. To this end, an expanding body of work has identified a wide variety of molecules as potential targets for antiangiogenic strategies including a complex network of cytokines, cell adhesion receptors, proteolytic enzymes, and extracellular matrix components ( 9 – 11 ). Interestingly, many of these important discoveries were first identified by the use of in vitro and in vivo angiogenesis models. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 ».