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Enregistrement W2314735747 · doi:10.4103/1673-5374.179030

Matrix metalloproteinases in neural development: a phylogenetically diverse perspective

2016· review· en· W2314735747 sur OpenAlexaff
BryanD Crawford, ChristopherD Small

Notice bibliographique

RevueNeural Regeneration Research · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtease and Inhibitor Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMatrix metalloproteinaseContext (archaeology)Extracellular matrixProteasesBiologyNeuroscienceNeural developmentComputational biologySignal transductionCell biologyGeneticsBiochemistryEnzymeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The matrix metalloproteinases (MMPs) are a family of zinc-dependent endopeptidases originally characterized as secreted proteases responsible for degrading extracellular matrix proteins. Their canonical role in matrix remodelling is of significant importance in neural development and regeneration, but emerging roles for MMPs, especially in signal transduction pathways, are also of obvious importance in a neural context. Misregulation of MMP activity is a hallmark of many neuropathologies, and members of every branch of the MMP family have been implicated in aspects of neural development and disease. However, while extraordinary research efforts have been made to elucidate the molecular mechanisms involving MMPs, methodological constraints and complexities of the research models have impeded progress. Here we discuss the current state of our understanding of the roles of MMPs in neural development using recent examples and advocate a phylogenetically diverse approach to MMP research as a means to both circumvent the challenges associated with specific model organisms, and to provide a broader evolutionary context from which to synthesize an understanding of the underlying biology.

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 seuil0,007

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 recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations38
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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