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Enregistrement W2402003171 · doi:10.1385/1-59259-741-6:255

Production of Haploid and Diploid Androgenetic Zebrafish

2004· article· en· W2402003171 sur OpenAlexafffund
Bruce P. Brandhorst, Graham E. Corley-Smith

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésZebrafishBiologyInsertional mutagenesisMutantMutagenesisGeneticsDanioGenetic screenGenePloidyForward geneticsModel organismGenomeComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zebrafish (Danio rerio) are a popular vertebrate model system, particularly useful for research in developmental genetics and neurobiology. The adults are easy to obtain and rear; the generation times are only a few months; and large clutches of big embryos are produced (100–1000 per mating). The embryos develop externally and are nearly transparent, facilitating microscopy, experimental manipulations, and screening for morphological mutants. High-density genetic linkage maps have been produced for visible and DNA markers, and the genome is being sequenced. Several useful genetic tools have been developed. Large-scale mutagenesis screens have detected genes involved in morphogenesis and other developmental processes (1,2). These screens involved a classical three-generation crossing strategy to detect recessive lethal mutations revealed in homozygous diploid mutants. Similar screens are done using insertional mutagenesis to facilitate cloning of the disrupted genes (3). Many useful molecular markers of differentiating cells have been characterized, and gene expression can be effectively manipulated by the use of morpholino antisense oligonucleotides or expression of dominant-negative mutant proteins. Much information concerning zebrafish mutants, strains, and methods can be found at http://www.zfin.org .

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,363

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations8
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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