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Enregistrement W2121303930 · doi:10.1002/dvdy.20577

Members of the <i>Plag</i> gene family are expressed in complementary and overlapping regions in the developing murine nervous system

2005· article· en· W2121303930 sur OpenAlexafffund
Sharmila Alam, Dawn Zinyk, Lin Ma, Carol Schuurmans

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Dynamics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyGeneNervous systemCell fate determinationGene familyCell typeTumor suppressor geneCentral nervous systemTranscription factorRegulation of gene expressionGene expressionGeneticsNeuroscienceCell biologyCellCarcinogenesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the developing nervous system, cell fate specification and proliferation are tightly coupled events, ensuring the coordinated generation of the appropriate numbers and correct types of neuronal and glial cells. While it has become clear that tumor suppressor genes and oncogenes are key regulators of cell division in tumor cells, their role in normal cellular and developmental processes is less well understood. Here we present a comparative analysis of the expression profiles of the three members of the pleiomorphic adenoma gene (Plag) family, which encode zinc finger transcription factors previously characterized as tumor suppressors (Zac1) or oncogenes (Plag1, Plag-l2). We focused our analysis on the developing nervous system of mouse where we found that the Plag genes were expressed in both unique and overlapping patterns in the central and peripheral nervous systems, and in olfactory and neuroendocrine lineages. Based on their patterns of expression, we suggest that members of the Plag gene family might control cell fate and proliferation decisions in the developing nervous system and propose that deciphering these functions will help to explain why their inappropriate inactivation/activation leads to tumor formation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations54
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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