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Enregistrement W1527759415 · doi:10.1111/nep.12022

Visualizing renal primary cilia

2012· review· en· W1527759415 sur OpenAlexaff
James A. Deane, Elizabeth Verghese, Luciano G. Martelotto, Jason E. Cain, Alya Galtseva, Norman D. Rosenblum, D. Neil Watkins, Sharon D. Ricardo

Notice bibliographique

RevueNephrology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and Kidney Cyst Diseases
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPKD Foundation
Mots-clésCiliumOrganelleKidneyNephronCell biologyPolycystic kidney diseaseCytoskeletonPathologyMedicineBiologyCellInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renal primary cilia are microscopic sensory organelles found on the apical surface of epithelial cells of the nephron and collecting duct. They are based upon a microtubular cytoskeleton, bounded by a specialized membrane, and contain an array of proteins that facilitate their assembly, maintenance and function. Cilium-based signalling is important for the control of epithelial differentiation and has been implicated in the pathogenesis of various cystic kidney diseases and in renal repair. As such, visualizing renal primary cilia and understanding their composition has become an essential component of many studies of inherited kidney disease and mechanisms of epithelial regeneration. Primary cilia were initially identified in the kidney using electron microscopy and this remains a useful technique for the high resolution examination of these organelles. New reagents and techniques now also allow the structure and composition of primary cilia to be analysed in detail using fluorescence microscopy. Primary cilia can be imaged in situ in sections of kidney, and many renal-derived cell lines produce primary cilia in culture providing a simplified and accessible system in which to investigate these organelles. Here we outline microscopy-based techniques commonly used for studying renal primary cilia.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,005

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,283 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations23
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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