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Enregistrement W2471524648 · doi:10.1385/1-59259-060-8:167

Construction of Transgenic Animals Overproducing Neurotrophins and Their Receptors

2003· article· en· W2471524648 sur OpenAlexaff
Carrie G. Causing, Freda D. Miller

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransgeneBiologyNeurotrophinCell biologyGenetically modified mouseReceptorSomatic cellGermlineGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development and analysis of transgenic mice that overexpress or misexpress neurotrophins or their receptors has led to a number of fundamental insights into the mechanisms whereby this family of growth factors exerts its biological effects in vivo (1–5). These transgenic mice were generated when an appropriate foreign DNA construct, or transgene, expressing a neurotrophin or neurotrophin receptor was stably incorporated in the genome of every cell; the transgene, which was incorporated at the same chromosomal location(s) in germ-line and somatic cells, was transmitted to offspring in a Mendelian manner, allowing for a detailed analysis of the physiological consequences of perturbations in neurotrophin biology. Although conceptually simple, the generation and analysis of transgenic mice is a time-consuming and expensive process that is fraught with potential conceptual and technical problems. In this chapter, we provide (1) an overview of the steps involved in the production and analysis of transgenic mice that overexpress neurotrophins or their receptors, with an emphasis on targetting to neurons, and (2) detailed protocols for the characterization of transgenic mice at the level of DNA, RNA, and protein expression.

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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,402

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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