MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2148661975 · doi:10.1530/rep-09-0012

Recent developments in testis tissue xenografting

2009· review· en· W2148661975 sur OpenAlexaff
José R. Rodriguez‐Sosa, Ina Dobrinski

Notice bibliographique

RevueReproduction · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesCooperative State Research, Education, and Extension ServiceNational Institutes of HealthU.S. Department of Agriculture
Mots-clésSpermatogenesisBiologyCell biologySpermHuman fertilizationAndrologyAnatomyEndocrinologyGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Development of the mammalian testis and spermatogenesis involve complex processes of cell migration, proliferation, differentiation, and cell-cell interactions. Although our knowledge of these processes has increased in the last few decades, many aspects still remain unclear. The lack of suitable systems that allow to recapitulate and manipulate both testis development and spermatogenesis ex situ has limited our ability to study these processes. In the last few years, two observations suggested novel strategies that will improve our ability to study and manipulate mammalian spermatogenesis: i) testis tissue from immature animals transplanted ectopically into immunodeficient mice is able to respond to mouse gonadotropins and to initiate and complete differentiation to the level where fertilization-competent sperm are obtained, and ii) isolated testis cells are able to organize and rearrange into seminiferous cords that subsequently undergo complete development, including production of viable sperm. The current paper reviews recent advances that have been obtained with both techniques that represent novel opportunities to explore testis development and spermatogenesis in diverse mammalian species.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations66
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReproductionMême sujetSperm and Testicular FunctionTravaux en français237 207