Notice bibliographique
Résumé
Since the pioneering work of Ethel Browne (1909) who demonstrated for the first time the concept of organizer activity, i.e. the potency of an apical Hydra tissue to induce a secondary axis when transplanted onto a host, Hydra flourished as a fruitful model system for developmental studies. Over the next 60 years this efficient transplantation approach identified graded biological activities along the body column of Hydra named Head Acti-vation and Head Inhibition. These properties inspired theoretical modelers including Lewis Wolpert, Alfred Gierer and Hans Meinhardt to propose models for morphogenesis, respectively the positional information (1969) and reaction-diffusion (1972) models. In 1973, Tsutomu Sugiyama and Toshitaka Fujisawa initiated in Mishima a unique project to analyze the properties of Hydra strains with distinct morphological and developmental characters. To this end, they collected in several areas of Japan multiple Hydra strains that they subsequently characterized and crossed. They also established a lateral transplantation strategy that was much more powerful than the previous ones, as it combined quantitative measurements with cellular analyses thanks to the chimera procedures developed by Campbell and colleagues. In-deed this approach provided a paradigm to quantify in any morphological phenotype the Head Activation and Head Inhibition levels along the body column. In this article, I review the various strains identified by Sugiyama and colleagues, the principles and the main results deduced from the quantitative lateral transplantation strategy. In addition, I briefly discuss the relevance of this approach in the era of molecular biology.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».