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Enregistrement W2092737544 · doi:10.1111/j.0105-2896.2006.00366.x

The plasticity of immunoglobulin gene systems in evolution

2006· review· en· W2092737544 sur OpenAlexaff
Ellen Hsu, Nicolas Pulham, Lynn L. Rumfelt, Martin F. Flajnik

Notice bibliographique

RevueImmunological Reviews · 2006
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésBiologyPseudogeneRecombinaseGeneticsRecombination signal sequencesGeneLocus (genetics)Gene conversionGene rearrangementGene duplicationAllelic exclusionGermlineRecombinationRecombination-activating geneGenomeT-cell receptorT cellImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanism of recombination-activating gene (RAG)-mediated rearrangement exists in all jawed vertebrates, but the organization and structure of immunoglobulin (Ig) genes, as they differ in fish and among fish species, reveal their capability for rapid evolution. In systems where there can exist 100 Ig loci, exon restructuring and sequence changes of the constant regions led to divergence of effector functions. Recombination among these loci created hybrid genes, the strangest of which encode variable (V) regions that function as part of secreted molecules and, as the result of an ancient translocation, are also grafted onto the T-cell receptor. Genomic changes in V-gene structure, created by RAG recombinase acting on germline recombination signal sequences, led variously to the generation of fixed receptor specificities, pseudogene templates for gene conversion, and ultimately to Ig sequences that evolved away from Ig function. The presence of so many Ig loci in fishes raises interesting questions not only as to how their regulation is achieved but also how successive whole-locus duplications are accommodated by a system whose function in other vertebrates is based on clonal antigen receptor expression.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,261 · 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'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

Citations74
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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