The <i>Xenopus</i> retinal ganglion cell as a model neuron to study the establishment of neuronal connectivity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle