MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2342235473 · doi:10.1385/1-59259-958-3:265

Assessing Telomeric Phenotypes

2005· article· en· W2342235473 sur OpenAlexafffund
Catherine LeBel, Michel Larrivée, Amadou Bah, Nancy Laterreur, Nancy Lvesque, Raymund J. Wellinger

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTelomereTelomeraseBiologyGeneticsSenescenceGenomeModel organismChromosomePhenotypeSubtelomereEukaryotic chromosome fine structureComputational biologyDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of telomeres as being the end-part of eukaryotic chromosomes was first described by H. J. Muller and B. McClintock. Their pioneering work opened the path for multiple new researches and assays on a thrilling subject, with implications for various domains such as aging, replication, immortality, and cancer. Yeast has been a model of choice to study telomere length, senescence, telomerase activity, telomere cloning, and sequencing with important new techniques being discovered in this species and adapted afterward for other organisms. The main functions of telomeres include the protection of the genome from deletions, recombination, and degradation, and they are therefore essential for genome stability. Their maintenance is assured by a specific enzyme (telomerase) and it is of vital interest for the organism to maintain their length and specific structure. Multiple assays have been described to analyze telomere length and for yeast, Southern blot analysis of terminal restriction fragments (TRFs) remains one of the most popular ones to get a global picture of the state of telomeres in a given experimental setting. However, growth phenotypes (senescence) and fine-structure analyses of the chromosome terminal DNA are also becoming increasingly important.

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 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations8
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHumana Press eBooksMême sujetTelomeres, Telomerase, and SenescenceTravaux en français237 207