Incorporation of omics analyses into artificial gravity research for space exploration countermeasure development
Notice bibliographique
Résumé
The next major steps in human spaceflight include flyby, orbital, and landing missions to the Moon, Mars, and near earth asteroids. The first crewed deep space mission is expected to launch in 2022, which affords less than 7 years to address the complex question of whether and how to apply artificial gravity to counter the effects of prolonged weightlessness. Various phenotypic changes are demonstrated during artificial gravity experiments. However, the molecular dynamics (genotype and molecular phenotypes) that underlie these morphological, physiological, and behavioral phenotypes are far more complex than previously understood. Thus, targeted molecular assessment of subjects under various G conditions can be expected to miss important patterns of molecular variance that inform the more general phenotypes typically being measured. Use of omics methods can help detect changes across broad molecular networks, as various G-loading paradigms are applied. This will be useful in detecting off-target, or unanticipated effects of the different gravity paradigms applied to humans or animals. Insights gained from these approaches may eventually be used to inform countermeasure development or refine the deployment of existing countermeasures. This convergence of the omics and artificial gravity research communities may be critical if we are to develop the proper artificial gravity solutions under the severely compressed timelines currently established. Thus, the omics community may offer a unique ability to accelerate discovery, provide new insights, and benefit deep space missions in ways that have not been previously considered.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».