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Enregistrement W2060606617 · doi:10.1002/dvdy.22135

Whole genome microarray analysis of chicken embryo facial prominences

2009· article· en· W2060606617 sur OpenAlexafffund
Marcela Buchtová, Winston Patrick Kuo, Suresh Nimmagadda, Shari Benson, Poongodi Geetha‐Loganathan, Cairine Logan, Timothy Au‐Yeung, Eric Chiang, Katherine Fu, Joy M. Richman

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Dynamics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCleft Lip and Palate Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and TechnologyCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyMicroarraySolar prominenceDNA microarrayEmbryoGeneMicroarray analysis techniquesGenomeNeural crestGeneticsGene expressionIn situ hybridizationTranscriptomePolymerase chain reactionMolecular biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The face is one of the three regions most frequently affected by congenital defects in humans. To understand the molecular mechanisms involved, it is necessary to have a more complete picture of gene expression in the embryo. Here, we use microarrays to profile expression in chicken facial prominences, post neural crest migration and before differentiation of mesenchymal cells. Chip-wide analysis revealed that maxillary and mandibular prominences had similar expression profiles while the frontonasal mass chips were distinct. Of the 3094 genes that were differentially expressed in one or more regions of the face, a group of 56 genes was subsequently validated with quantitative polymerase chain reaction (QPCR) and a subset examined with in situ hybridization. Microarrays trends were consistent with the QPCR data for the majority of genes (81%). On the basis of QPCR and microarray data, groups of genes that characterize each of the facial prominences can be determined.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations19
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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