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Enregistrement W2048856254 · doi:10.1002/mrd.21030

The dynamics of gene products fluctuation during bovine pre‐hatching development

2009· article· en· W2048856254 sur OpenAlexafffund
Isabelle Gilbert, Sara Scantland, Eve‐Lyne Sylvestre, Catherine Gravel, Isabelle Laflamme, Marc‐André Sirard, Claude Robert

Notice bibliographique

RevueMolecular Reproduction and Development · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyHatchingDynamics (music)GeneGeneticsEvolutionary biologyComputational biologyCell biologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early embryonic development, spanning fertilization to blastocyst hatching, is a very dynamic developmental window that is characterized, especially in large mammals, by a period of transcriptional incompetence that ends during the maternal to embryonic transition (MET). Prior to the MET, the first cell cycles are supported by stored RNA and proteins pools accumulated during oogenesis. Therefore, RNA and protein content are different between developmental stages. It is also known that the stability of the stored mRNA and the mechanisms for translation recruitment are partly controlled by the length of the poly(A) tail. To date, little is known about RNA and protein content fluctuations during the pre-hatching period. In this report we present measurements of total RNA, mRNA, poly(A) bearing mRNA and protein contents, as well as estimations of the proportions of both mRNA fractions to total RNA contents within these developmental stages. We found that while the ontogenic profiles of the different transcript contents were expected, their amounts were considerably lower than the reported values. Additionally, low 28S rRNA abundance and a tendency for diminishing protein content prior to the MET, suggest a limited potential for ribosomal turnover and translation. We consider the overall fluctuations in RNA and protein contents to be reference points that are essential for downstream interpretation of gene expression data across stages whether it be through candidates or high throughput approaches.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
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

Citations37
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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