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Enregistrement W1540874892 · doi:10.1002/9780470015902.a0022543

Biased<scp>DNA</scp>Segregation

2010· other· en· W1540874892 sur OpenAlexaff
Phillip Karpowicz

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Life Sciences · 2010
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNABiologyContext (archaeology)ChromatidCell divisionGeneticsMitosisChromosome segregationCell biologyCellChromosomeGenePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Biased chromatid segregation refers to the nonrandom distribution of chromatids in mitotic cells so that specific daughters inherit specific chromosomes or deoxyribonucleic acid (DNA) strands. This unusual behaviour has been documented primarily in the context of differentiation, when one cell divides to produce two daughter cells with distinct fates. When cells divide asymmetrically to produce such daughters, it has been noted that the DNA in these different daughter cells is dissimilar. Two controversial hypotheses to account for such data have been envisioned thus far: one in which stem cells retain all chromosomes carrying ancestral DNA strands, and one in which precursors segregate one or more, epigenetically dissimilar, strands nonrandomly. Several cases of biased DNA segregation are presented, and the implications of this theory are discussed with a view to general biological issues, the proximate mechanisms underlying these phenomena and the ultimate reasons these might occur. Key Concepts: The biased segregation of DNA might function to specify the fate of cells. It has been proposed that biased DNA segregation reduces DNA mutation load in the cell that retains ancestral, or original, DNA strands. Stem cell self‐renewal and multipotency, which are accounted for by asymmetric cell division, are also proposed to be an outcome of biased DNA segregation.

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)0,000
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,008

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,237 · 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
GenreAutre

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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