Heterogeneity of protein expression within muscle fibers
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Skeletal muscle fibers are elongatedmultinucleated cells. Along its length, an individualfibermaycontainthousandsofmyonuclei,eachcontrol-ling protein synthesis within its surrounding cyto-plasm.Therefore,afibercanbeconsideredtobeaseriesof myonuclear domains, each responding to distinct lo-calized signaling mechanisms that may result in differ-ential gene expression within the fiber. This brief re-view examines phenomena that produce distinct sub-sets of proteins within different regions of a musclefiber.Theseincludechangesinproteinexpressionasso-ciated with activity-induced fiber-type transformation,muscle development, and denervation. Myosin heavy-chain(MyHC)proteinsarefundamentalstructuralandfunctional components of the muscle fiber. They arerepresented by different isoforms, each of which is theproduct of a separate gene that may be differentiallyexpressed during the development of distinct musclefiber types. We have found that in mature chicken andpigeonpectoralismuscle,thetaperedendsoffiberscon-taintheneonatalMyHCisoforminadditiontotheadultisoform found throughout the lengths of the fibers. Ex-amination of serial sections along the length of muscleKey Words: Denervation, Development, Muscle, Muscle Fibers, Myosins
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».