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Enregistrement W2029162399 · doi:10.1002/dvdy.22088

Neural stem cell self‐renewal requires the Mrj co‐chaperone

2009· article· en· W2029162399 sur OpenAlexafffund
Erica D. Watson, Pierre Mattar, Carol Schuurmans, James C. Cross

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Dynamics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Heritage Foundation for Medical ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésBiologyNeuroepithelial cellNeurosphereNeural tubeNeural stem cellCell biologyNestinAnatomyExencephalyStem cellEmbryonic stem cellEmbryoAdult stem cellGeneticsFetus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Mrj co-chaperone is expressed throughout the mouse conceptus, yet its requirement for placental development has prohibited a full understanding of its embryonic function. Here, we show that Mrj(-/-) embryos exhibit neural tube defects independent of the placenta phenotype, including exencephaly and thin-walled neural tubes. Molecular analyses revealed fewer proliferating cells and a down-regulation of early neural progenitor (Pax6, Olig2, Hes5) and neuronal (Nscl2, SCG10) cell markers in Mrj(-/-) neuroepithelial cells. Furthermore, Mrj(-/-) neurospheres are significantly smaller and form fewer secondary neurospheres indicating that Mrj is necessary for self-renewal of neural stem cells. However, the molecular function of Mrj in this context remains elusive because Mrj does not colocalize with Bmi-1, a self-renewal protein. Furthermore, unlike in Mrj(-/-) placentas, intermediate filament-containing aggregates do not accumulate in Mrj(-/-) neuroepithelium, ruling out nestin as a substrate for Mrj. Regardless, Mrj plays an important role in neural stem cell self-renewal.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations29
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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