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Enregistrement W2075508264 · doi:10.14740/gr617e

Cell Aging of Mouse Gastrointestinal Tract Observed by Light and Electron Microscopic Radioautography

2014· review· en· W2075508264 sur OpenAlexvenueno aff
Nagata

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Research · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDigestive system and related health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGastrointestinal tractIn vivoCellDNARNAIn vitroDNA synthesisCell biologyMetabolismMacromoleculeBiologyChemistryBiochemistryGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term “cell aging” initially means how the cells change due to their aging. There are two meanings, i.e. how a cell changes when it is isolated from original animals such as in vitro cells in cell culture, otherwise how all the cells of an animal change in vivo due to the aging of the individual animal. We have been studying the latter changes from the viewpoint of the cell nutrients, the precursors for the macromolecular synthesis such as deoxyribonucleic acid (DNA), ribonucleic acid (RNA), proteins, glucides and lipids, which are incorporated and synthesized into various cells of individual animals. Therefore, this article deals with only the cell aging of animal cells in vivo , how the metabolism, i.e. incorporations and syntheses of respective nutrient precursors in various kinds of cells change due to the aging of individual experimental animals such as mice by means of microscopic radioautography to localize the RI-labeled precursors. The incorporations and syntheses of various precursors for macromolecules such as DNA, RNA, proteins, glucides, lipids and others in various kinds of cells of various organs in the gastrointestinal tract such as the mouth, esophagus, stomach and intestines are reviewed referring many original papers already published from our laboratory during these 60 years since the late 20th century. Gastroenterology Research. 2014;7(3-4):81-92 doi: http://dx.doi.org/10.14740/gr617e

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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