Competition between Retinal Ganglion Axons for Targets under the Servomechanism Model Explains Abnormal Retinocollicular Projection of Eph Receptor-Overexpressing or Ephrin-Lacking Mice
Notice bibliographique
Résumé
Topographic mapping of retinal ganglion axons to the midbrain is computed by the servomechanism model, which is based on the experimental result of cell attachment. Cells expressing a certain level of Eph proteins (receptors for ephrin ligands) optimally attach to a surface that expresses a specific level of ephrin ligand density. The retina has an increasing nasal-to-temporal gradient of Eph receptor density, and the optic tectum/superior colliculus has an increasing rostral-to-caudal gradient of membrane-bound ephrin ligand. An axon from the retina has an identification tag of a certain level of Eph receptor density depending on its retinal position and adheres to the site on the tectum/superior colliculus expressing ephrin ligands at a critical ligand density level. Quantitatively, a retinal axon has a receptor density (R) that is determined by its retinal position, and the axon terminal is induced to adhere to the tectal site of ligand density (L = S/R), where S is a constant. Consequently, the servomechanism model defines positions of axon terminals on the midbrain. Abnormal topographic maps are reported in a knock-in experiment with elevated density of Eph receptors and a knock-out experiment lacking ephrin ligands using gene-targeting technology. By adding competition between axon terminals for target sites to the servomechanism model, the abnormal maps became easy to understand. Furthermore, the servomechanism-competition model allowed conjecture of the gradient shapes of receptor and ligand densities and estimation of the capacity of the midbrain surface to accept retinal axon terminals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».