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Enregistrement W1976330536 · doi:10.1091/mbc.e11-12-0974

Cell biology of micro-organisms and the evolution of the eukaryotic cell

2012· article· en· W1976330536 sur OpenAlexaffabout
Sean Crosson, Joel B. Dacks

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology of the Cell · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtist diversity and phylogeny
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyContext (archaeology)Eukaryotic cellEvolutionary biologyComputational biologyComparative genomicsGenomeCell biologyGenomicsCellGeneticsGenePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comparative or evolutionary approach is a powerful addition to the cell biologist's armory.It can provide context for observations in more classical model systems; it can elucidate the forces shaping the morphology, organization, and complexity of the cell; and it can identify new phenomena that may eventually be recognized as crucial to how cells work.Over the past 15 years, genome sequencing has facilitated comparative work in microbial eukaryotes, while advances in cellular imaging technologies have opened up prokaryotes as models for the study of cell biology.At the 2011 ASCB meeting, the Minisymposium entitled "Cell Biology of Micro-organisms and the Evolution of the Eukaryotic Cell" highlighted mechanisms that underpin the evolution of complexity in cells, described new and unexpected microbial cellular phenomena, and reported the development of technologies that will allow us to explore new avenues in the study of microbial cells.The session began with the theme of eukaryotic cell evolution and emergent complexity.Using a combination of comparative genomics and structural modeling Fred Mast (University of Alberta) described an evolutionary model for how multiple organellar cargoes compete for transport by myosin V (Mast et al., 2011).

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
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