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Enregistrement W2116142329 · doi:10.1093/bfgp/eln016

Towards a mutation in every gene in Caenorhabditis elegans

2008· review· en· W2116142329 sur OpenAlexafffund
Donald G. Moerman, Robert Barstead

Notice bibliographique

RevueBriefings in Functional Genomics and Proteomics · 2008
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNational Institutes of HealthGenome British ColumbiaGenome Canada
Mots-clésBiologyCaenorhabditis elegansGeneticsGenomeTILLINGGeneTransposable elementMutationMutantAlleleComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The combined efforts of the Caenorhabditis elegans Knockout Consortium and individuals within the worm community are moving us closer to the goal of identifying mutations in every gene in the nematode C. elegans. At present, we count about 7000 deletion alleles that fall within 5500 genes. The principal method used to detect deletion mutations in the nematode utilizes polymerase chain reaction (PCR). More recently, the Moerman group has incorporated array comparative genome hybridization (aCGH) to detect deletions across the entire coding genome. Other methods used to detect mutant alleles in C. elegans include targeting induced local lesion in genomes (TILLING), transposon tagging, using either Tc1 or Mos1 and resequencing. These combined strategies have improved the overall throughput of the gene-knockout labs, and have broadened the types of mutations that we, and others, can identify. In this review, we will discuss these different approaches.

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)0,000
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 enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
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 recherche0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations56
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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