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Enregistrement W2169596009 · doi:10.2307/25470669

Marine Invertebrate Genome Sequences and Our Evolving Understanding of Animal Immunity

2008· review· en· W2169596009 sur OpenAlexaff
Jonathan P. Rast, Cynthia Messier-Solek

Notice bibliographique

RevueBiological Bulletin · 2008
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueInvertebrate Immune Response Mechanisms
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyDeuterostomePhylumGenomeStrongylocentrotus purpuratusEvolutionary biologyMarine invertebratesImmunityInvertebrateGeneticsComputational biologyPhylogeneticsGeneImmune systemEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animal immunity is under intense evolutionary pressure, and the mechanisms that carry out recognition and elimination of pathogens are among the most rapidly evolving genetic systems. It is increasingly apparent that this has led to the emergence of novel molecular mechanisms not only among vertebrates, where immunity is by far best characterized, but also across invertebrate phyla. This propensity for rapid divergence has been a serious obstacle for progress in the field of comparative immunology. The variety of recent genome sequences from marine invertebrates representing new phyla offers a means to move forward in this area. Genome sequences provide much improved sensitivity for the detection of gene homologs and a framework for unbiased computational and experimental searches for novel immune mediators. Furthermore, new genomes now offer a more complete and unbiased view of immunity across bilaterian phyla, especially among deuterostomes. In this review we summarize these findings with particular attention toward immunity in Strongylocentrotus purpuratus, the purple sea urchin, and outline the changing perspective on the evolution of deuterostome immunity.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations92
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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