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Enregistrement W2005098056 · doi:10.1002/dvdy.20940

Analysis of pattern precision shows that <i>Drosophila</i> segmentation develops substantial independence from gradients of maternal gene products

2006· article· en· W2005098056 sur OpenAlexaff
David M. Holloway, Lionel G. Harrison, David Kosman, Carlos E. Vanario‐Alonso, Alexander V. Spirov

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Dynamics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDevelopmental Biology and Gene Regulation
Établissements canadiensUniversity of VictoriaBritish Columbia Institute of TechnologyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésBiologySegmentationDrosophila embryogenesisIndependence (probability theory)GeneGap geneCleavage (geology)GeneticsPosition (finance)Drosophila (subgenus)Drosophila melanogasterArtificial intelligenceStatisticsComputer scienceMathematicsPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyze the relation between maternal gradients and segmentation in Drosophila, by quantifying spatial precision in protein patterns. Segmentation is first seen in the striped expression patterns of the pair-rule genes, such as even-skipped (eve). We compare positional precision between Eve and the maternal gradients of Bicoid (Bcd) and Caudal (Cad) proteins, showing that Eve position could be initially specified by the maternal protein concentrations but that these do not have the precision to specify the mature striped pattern of Eve. By using spatial trends, we avoid possible complications in measuring single boundary precision (e.g., gap gene patterns) and can follow how precision changes in time. During nuclear cleavage cycles 13 and 14, we find that Eve becomes increasingly correlated with egg length, whereas Bcd does not. This finding suggests that the change in precision is part of a separation of segmentation from an absolute spatial measure, established by the maternal gradients, to one precise in relative (percent egg length) units.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations62
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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