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Enregistrement W2204520794 · doi:10.1080/15384101.2015.1100772

Early-late genes of the ecdysone cascade as models for transcriptional studies

2015· article· en· W2204520794 sur OpenAlexfundno aff
M. Yu. Mazina, J. V. Nikolenko, Nadezda A. Fursova, Petr N Nedil'ko, А. Н. Краснов

Notice bibliographique

RevueCell Cycle · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology and Insect Physiology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsRussian Science Foundation
Mots-clésBiologyEcdysoneDrosophila melanogasterTranscription (linguistics)GeneGene expressionPromoterCell biologyRegulation of gene expressionRNA polymerase IITranscriptional regulationEcdysone receptorTranscription factorGeneticsNuclear receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The DHR3 and Hr4 early-late genes of the ecdysone cascade are described as models for transcriptional studies in Drosophila cells. In a set of experiments, it became clear that these genes are a convenient and versatile system for research into the physiological conditions upon 20-hydroxyecdysone induction. DHR3 and Hr4 gene transcription is characterized by fast activation kinetics, which enables transcriptional studies without the influence of indirect effects. A limited number of activated genes (only 73 genes are induced one hour after treatment) promote the selectivity of transcriptional studies via 20-hydroxyecdysone induction. DHR3 and Hr4 gene expression is dose dependent, is completely controlled by the hormone titer and decreases within hours of 20-hydroxyecdysone withdrawal. The DHR3 and Hr4 gene promoters become functional within 20 minutes after induction, which makes them useful tools for investigation if the early activation process. Their transcription is controlled by the RNA polymerase II pausing mechanism, which is widespread in the genome of Drosophila melanogaster but is still underinvestigated. Uniform expression activation of the DHR3 and Hr4 genes in a cell population was confirmed at both the RNA and protein levels. Homogeneity of the transcription response makes DHR3/Hr4 system valuable for investigation of the protein dynamics during transcription induction.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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