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Enregistrement W210807057 · doi:10.1155/2000/385327

Applications of Recombinant Dna Technology in Gastrointestinal Medicine and Hepatology: Basic Paradigms of Molecular Cell Biology. Part B: Eukaryotic Gene Transcription and Post-Transcripional Rna Processing

2000· review· en· W210807057 sur OpenAlexafffundvenue
Gary Wild, Patrizia Papalia, Mark J. Ropeleski, Julio Faria, Alan BR Thomson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology · 2000
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer and biochemical research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesDivision of Undergraduate EducationMedical Research CouncilCrohn's and Colitis Foundation of CanadaMedical Research Council CanadaCrohn's and Colitis FoundationMcGill University
Mots-clésBiologyTranscription (linguistics)General transcription factorRNA polymerase IIEukaryotic transcriptionRNAGeneTranscription factor II DGene expressionRNA polymerase II holoenzymeGeneticsMolecular biologyRNA-dependent RNA polymeraseCell biologyPromoter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transcription of DNA into RNA is the primary level at which gene expression is controlled in eukaryotic cells. Eukaryotic gene transcription involves several different RNA polymerases that interact with a host of transcription factors to initiate transcription. Genes that encode proteins are transcribed into messenger RNA (mRNA) by RNA polymerase II. Ribosomal RNAs (rRNAs) and transfer RNAs (tRNAs) are transcribed by RNA polymerase I and III, respectively. The production of each mRNA in human cells involves complex interactions of proteins (ie, trans-acting factors) with specific sequences on the DNA (ie, cis-acting elements). Cis-acting elements are short base sequences adjacent to or within a particular gene. While the regulation of transcription is a pivotal step in the control of gene expression, a variety of molecular events, collectively known as 'RNA processing' add an additional level of control of gene expression in eukaryotic cells. (Pour le résumé, voir page suivante)

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,007

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,278
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

Citations2
Publié2000
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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