Notice bibliographique
Résumé
The transforming growth factor (TGF)beta superfamily of secreted factors is comprised of over 30 members including Activins, Nodals, Bone Morphogenetic Proteins (BMPs), and Growth and Differentiation Factors (GDFs). Members of the family, which are found in both vertebrates and invertebrates, are ubiquitously expressed in diverse tissues and function during the earliest stages of development and throughout the lifetime of animals. Indeed, key roles in embryonic stem cell self-renewal, gastrulation, differentiation, organ morphogenesis, and adult tissue homeostasis have been delineated. Consistent with this ubiquitous activity, aberrant TGFbeta superfamily signaling is associated with a wide range of human pathologies including autoimmune, cardiovascular and fibrotic diseases, as well as cancer. TGFbeta superfamily ligands signal through cell-surface serine/threonine kinase receptors to the intracellular Smad proteins, which in turn accumulate in the nucleus to regulate gene expression. In addition to this universal cascade, Smad-independent pathways are also employed in a cell-specific manner to transduce TGFbeta signals. Ligand access to the signaling receptors is regulated by numerous secreted agonists and antagonists and by membrane-associated coreceptors that act in a context-dependent manner. Given the fundamental role of the TGFbeta superfamily in metazoans and the diversity of biological responses, it is not surprising that the signaling pathway is subject to tight and complex regulation at levels both outside and inside the cell. WIREs Dev Biol 2013, 2:47-63. doi: 10.1002/wdev.86 For further resources related to this article, please visit the WIREs website.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,023 | 0,019 |
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 ».