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Enregistrement W2179203499 · doi:10.1098/rsfs.2015.0038

Bioinspired membrane-based systems for a physical approach of cell organization and dynamics: usefulness and limitations

2015· review· en· W2179203499 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInterface Focus · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésCytokinesisContext (archaeology)Computer scienceMembraneSystems biologyCellBiologyBioinformaticsCell division

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Being at the periphery of each cell compartment and enclosing the entire cell while interacting with a large part of cell components, cell membranes participate in most of the cell's vital functions. Biologists have worked for a long time on deciphering how membranes are organized, how they contribute to trafficking, motility, cytokinesis, cell-cell communication, information transport, etc., using top-down approaches and always more advanced techniques. In contrast, physicists have developed bottom-up approaches and minimal model membrane systems of growing complexity in order to build up general models that explain how cell membranes work and how they interact with proteins, e.g. the cytoskeleton. We review the different model membrane systems that are currently available, and how they can help deciphering cell functioning, but also list their limitations. Model membrane systems are also used in synthetic biology and can have potential applications beyond basic research. We discuss the possible synergy between the development of complex in vitro membrane systems in a biological context and for technological applications. Questions that could also be discussed are: what can we still do with synthetic systems, where do we stop building up and which are the alternative solutions?

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil0,891

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,251 · 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