The <i>Xenopus</i> retinal ganglion cell as a model neuron to study the establishment of neuronal connectivity
Notice bibliographique
Résumé
Neurons receive inputs through their multiple branched dendrites and pass this information on to the next neuron via long axons, which branch within the target. The shape the neuron acquires is thus the key to its proper functioning in the neural circuit in which it participates. Both axons and dendrites grow in a directed fashion to their target partner neurons by responding to a large number of molecular cues in the milieu through which they extend. They then go through the process of synaptogenesis, first choosing a neuron on which to synapse, and then the appropriate subcellular location. How a neuron acquires its unique shape, establishes and modifies appropriate synaptic connectivity, and the molecular signals involved, are key questions in developmental neurobiology. Such questions of nervous system wiring are being pursued actively with a variety of different animal models and neuron types, each with its own unique advantages. Among these, the developing retinal ganglion cell (RGC) of the South African clawed frog, Xenopus laevis, has proven particularly fruitful for revealing the secrets of how axons and dendrites acquire their final morphology and connectivity. In this review, we describe how this system can be used to understand the multiple molecular events that instruct the incorporation of RGCs into the neural circuit that controls vision.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».