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Enregistrement W2004798476 · doi:10.1002/dvdy.21935

Xenopus pancreas development

2009· review· en· W2004798476 sur OpenAlexaff
Esther J. Pearl, Cassandra K. Bilogan, Sandeep Mukhi, Donald D. Brown, Marko E. Horb

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Dynamics · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Clinical Research InstituteMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésXenopusBiologyPancreasEndodermGastrulationContext (archaeology)OrganogenesisCell biologyPDX1Computational biologyEmbryogenesisEmbryoEndocrinologyGeneticsIsletCellular differentiationDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding how the pancreas develops is vital to finding new treatments for a range of pancreatic diseases, including diabetes and pancreatic cancer. Xenopus is a relatively new model organism for the elucidation of pancreas development, and has already made contributions to the field. Recent studies have shown benefits of using Xenopus for understanding both early patterning and lineage specification aspects of pancreas organogenesis. This review focuses specifically on Xenopus pancreas development, and covers events from the end of gastrulation, when regional specification of the endoderm is occurring, right through metamorphosis, when the mature pancreas is fully formed. We have attempted to cover pancreas development in Xenopus comprehensively enough to assist newcomers to the field and also to enable those studying pancreas development in other model organisms to better place the results from Xenopus research into the context of the field in general and their studies specifically. Developmental Dynamics 238:1271-1286, 2009. (c) 2009 Wiley-Liss, Inc.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,006

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations40
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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