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Enregistrement W1984878005 · doi:10.1002/stem.298

Distinguishing Between Mouse and Human Pluripotent Stem Cell Regulation: The Best Laid Plans of Mice and Men

2010· review· en· W1984878005 sur OpenAlexaff
Angelique Schnerch, Chantal Cerdan, Mickie Bhatia

Notice bibliographique

RevueStem Cells · 2010
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEpigenomeInduced pluripotent stem cellTranscriptomeStem cellTranscription factorCell biologyComputational biologyTranscriptional regulationEmbryonic stem cellGeneticsCellular differentiationGene regulatory networkGeneGene expressionDNA methylation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pluripotent stem cells (PSCs) have been derived from the embryos of mice and humans, representing the two major sources of PSCs. These cells are universally defined by their developmental properties, specifically their self-renewal capacity and differentiation potential which are regulated in mice and humans by complex transcriptional networks orchestrated by conserved transcription factors. However, significant differences exist in the transcriptional networks and signaling pathways that control mouse and human PSC self-renewal and lineage development. To distinguish between universally applicable and species-specific features, we collated and compared the molecular and cellular descriptions of mouse and human PSCs. Here we compare and contrast the response to signals dictated by the transcriptome and epigenome of mouse and human PSCs that will hopefully act as a critical resource to the field. These analyses underscore the importance of accounting for species differences when designing strategies to capitalize on the clinical potential of human PSCs.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations91
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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