Notice bibliographique
Résumé
Genetic mosaics provide information about cellular lineages that is otherwise difficult to obtain, especially in humans. De novo mutations act as cell markers, allowing the tracing of developmental trajectories of all descendants of the cell in which the new mutation arises. De novo mutations may arise at any time during development but are relatively rare. They have usually been observed through medical ascertainment, when the mutation causes unusual clinical signs or symptoms. Mutational events can include aneuploidies, large chromosomal rearrangements, copy number variants, or point mutations. In this review we focus primarily on the analysis of point mutations and their utility in addressing questions of germ line versus somatic lineages. Genetic mosaics demonstrate that the germ line and soma diverge early in development, since there are many examples of combined somatic and germ line mosaicism for de novo mutations. The occurrence of simultaneous mosaicism in both the germ line and soma also shows that the germ line is not strictly clonal but arises from at least two, and possibly multiple, cells in the embryo with different ancestries. Whole genome or exome DNA sequencing technologies promise to expand the range of studies of genetic mosaics, as de novo mutations can now be identified through sequencing alone in the absence of a medical ascertainment. These technologies have been used to study mutation patterns in nuclear families and in monozygotic twins, and in animal model developmental studies, but not yet for extensive cell lineage studies in humans.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».