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Enregistrement W1650077678 · doi:10.1139/cjz-2013-0267

Energy metabolism and cytochrome oxidase activity: linking metabolism to gene expression

2014· article· en· W1650077678 sur OpenAlexaffvenue
Katharina Bremer, Katrinka M. Kocha, T. Snider, Christopher D. Moyes

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyTranscription factorMitochondrial biogenesisCell biologyMitochondrial DNANuclear geneMitochondrionTranscription (linguistics)GeneGeneticsRegulation of gene expressionChromatinGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modification of mitochondrial content demands the synthesis of hundreds of proteins encoded by nuclear and mitochondrial genomes. The responsibility for coordination of this process falls to nuclear-encoded master regulators of transcription. DNA-binding proteins and coactivators integrate information from energy-sensing pathways and hormones to alter mitochondrial gene expression. In mammals, the signaling cascade for mitochondrial biogenesis can be described as follows: hormonal signals and energetic information are sensed by protein-modifying enzymes that in turn regulate the post-translational modification of transcription factors. Once activated, transcription-factor complexes form on promoter elements of many of the nuclear-encoded mitochondrial genes, recruiting proteins that remodel chromatin and initiate transcription. One master regulator in mammals, PGC-1α, is well studied because of its role in determining the metabolic phenotype of muscles, but also due to its importance in mitochondria-related metabolic diseases. However, relatively little is known about the role of this pathway in other vertebrates. These uncertainties raise broader questions about the evolutionary origins of the pathway and its role in generating the diversity in muscle metabolic phenotypes seen in nature.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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