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Enregistrement W2125917793 · doi:10.1017/s1464793106007068

Human cell type diversity, evolution, development, and classification with special reference to cells derived from the neural crest

2006· review· en· W2125917793 sur OpenAlexafffund
Matthew K. Vickaryous, Brian K. Hall

Notice bibliographique

RevueBiological reviews/Biological reviews of the Cambridge Philosophical Society · 2006
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDevelopmental Biology and Gene Regulation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCell typeBiologyNeural crestEvolutionary biologyComputational biologyCellGeneticsEmbryo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metazoans are composed of a finite number of recognisable cell types. Similar to the relationship between species and ecosystems, knowledge of cell type diversity contributes to studies of complexity and evolution. However, as with other units of evolution, the cell type often resists definition. This review proposes guidelines for characterising cell types and discusses cell homology and the various developmental pathways by which cell types arise, including germ layers, blastemata (secondary development/neurulation), stem cells, and transdifferentiation. An updated list of cell types is presented for a familiar, albeit overlooked model taxon, adult Homo sapiens, with 411 cell types, including 145 types of neurons, recognised. Two methods for organising these cell types are explored. One is the artificial classification technique, clustering cells using commonly accepted criteria of similarity. The second approach, an empirical method modeled after cladistics, resolves the classification in terms of shared features rather than overall similarity. While the results of each scheme differ, both methods address important questions. The artificial classification provides compelling (and independent) support for the neural crest as the fourth germ layer, while the cladistic approach permits the evaluation of cell type evolution. Using the cladistic approach we observe a correlation between the developmental and evolutionary origin of a cell, suggesting that this method is useful for predicting which cell types share common (multipotential) progenitors. Whereas the current effort is restricted by the availability of phenotypic details for most cell types, the present study demonstrates that a comprehensive cladistic classification is practical, attainable, and warranted. The use of cell types and cell type comparative classification schemes has the potential to offer new and alternative models for therapeutic evaluation.

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 seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations260
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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