Notice bibliographique
Résumé
Summary The success of the genomics revolution to construct a genetic architecture of a variety of model organisms has placed functional biologists under pressure to show what each individual gene does in vivo . Traditionally, this task has fallen on geneticists who systematically perturb gene function and study the consequences. With the advent of large, easily accessible, small‐molecule libraries and new methods of chemical synthesis, biologists now have new ways to probe gene function. Often called chemical genetics, this approach involves the screening of compounds that perturb a process of interest. In this scenario, each perturbing chemical is analogous to a specific mutation. Here, we summarize, with specific examples, how chemical genetics is being used in combination with traditional genetics to address problems in plant biology. Because chemical genetics is rooted in genetic analysis, we focus on how chemicals used in combination with genetics can be very powerful in dissecting a process of interest. Contents Summary 15 I. Introduction 15 II. Lessons from the past: genetics 17 III. No time like the present (or ‘I want a new drug’): forward chemical genetics 18 IV. Back to the future: chemical genomics 21 V. Target identification: biochemistry 22 VI. Conclusions and perspective 24 References 25
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».