MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2409898516

Neuroendocrine Gene Regulation in Hypothalamic Cell Lines

2010· article· en· W2409898516 sur OpenAlexaff
Sandeep Dhillon, Ginah L. Kim, Denise D. Belsham

Notice bibliographique

RevueThe Open Neuroendocrinology Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyNeuropeptideEffectorHypothalamusPopulationGene expressionCell typeNeuroscienceLeptinCell biologyRegulation of gene expressionHormoneNeurotensinEnergy homeostasisGeneCellGeneticsEndocrinologyReceptor
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The physiological system implicated in the maintenance of energy homeostasis is situated predominantly in the hypothalamus. However, due to the inherent difficulty of studying individual neurons in the brain through in vivo analysis, cell models have been generated to investigate the direct action of hormones or other physiological compounds on metabolic effectors, such as neuropeptides, located in specific cell types from the hypothalamus. Immortalized, clonal cell lines represent an unlimited, homogeneous neuronal population that can be manipulated using a number of molecular techniques. In particular, cell lines have proven to be indispensable in the study of gene structure, gene expression and characterizing the molecular mechanisms responsible for regulating gene expression. In this review, we summarize recent studies that examine the direct transcriptional regulation of neuropeptide Y (NPY) by insulin and the leptin-mediated control of neurotensin (NT) gene expression. The use of these novel cell models has contributed profoundly to our understanding of how peripheral hormones, neuromodulators and neurontransmitters regulate transcriptional events that may ultimately contribute to the control of feeding behaviour.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Open Neuroendocrinology Journal→Même sujetRegulation of Appetite and Obesity→Travaux en français237 207→