Transgenic and Knockout Mouse Models Clarify Pituitary Development, Function and Disease
Notice bibliographique
Résumé
Mouse models have been used to study various aspects of pituitary development, function and disease. Transgenic or knockout technology has been applied to examine the regulation of hormone gene expression and the pathophysiology of its alterations, to ascertain the factors that determine cell differentiation, and to manipulate oncogenesis. Transgenic mice have elucidated the necessary elements required for the tissue- and cell-specific expression of pituitary hormones. Transgenic and knockout technologies have derived mice with hormone overexpression or abrogation of hormone action, and have identified novel hormones. The role of precursor cells in cell differentiation has been confirmed by genetic ablation of cell lineages. Inactivation of transcription factors implicated in pituitary organogenesis and cytogenesis has proven their critical roles in pituitary development. Pituitary oncogenesis has been studied by promoter-directed oncogene expression or tumor suppressor gene ablation, by adenohypophysiotropic hormone overexpression, or by growth factor or receptor overexpression. The tumors have provided a number of cell lines for use in the continuing study of pituitary physiology and pathology. These models may also be used in the future to examine novel therapeutic strategies for the management of patients with pituitary disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».