High-Throughput Behavioral Screens: the First Step towards Finding Genes Involved in Vertebrate Brain Function Using Zebrafish
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The zebrafish has been in the forefront of developmental biology for three decades and has become a favorite of geneticists. Due to the accumulated genetic knowledge and tools developed for the zebrafish it is gaining popularity in other disciplines, including neuroscience. The zebrafish offers a compromise between system complexity (it is a vertebrate similar in many ways to our own species) and practical simplicity (it is small, easy to keep, and prolific). Such features make zebrafish an excellent choice for high throughput mutation and drug screening. For the identification of mutation or drug induced alteration of brain function arguably the best methods are behavioral test paradigms. This review does not present experimental examples for the identification of particular genes or drugs. Instead it describes how behavioral screening methods may enable one to find functional alterations in the vertebrate brain. Furthermore, the review is not comprehensive. The behavioral test examples presented are biased according to the personal interests of the author. They will cover research areas including learning and memory, fear and anxiety, and social behavior. Nevertheless, the general principles will apply to other functional domains and should represent a snapshot of the rapidly evolving behavioral screening field with zebrafish.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle