Multiprobe Oligonucleotide Solution Hybridization for the Determination of Relative mRNA Levels
Notice bibliographique
Résumé
The ability to measure steady-state mRNA levels is central to the analysis of neuronal gene expression and, therefore, finds application across a broad range of neuroscientific research endeavors including the investigation of spatial-, temporal-, drug-induced-, or activity-dependent-differential gene expression, The actual measure required, however, depends to a large extent upon the experimental paradigm. For example, one of the first questions often addressed following the cloning of new genes is that of the tissue distribution of its expression, for which the technique of northern blotting (Alwine et al., 1977) is widely used (for example, see Webb et al., 1993). More detailed analyses of spatial expression patterns can be performed using in situ hybridization histochemistry (for example see Glencorse et al., 1993; Webb et al., 1994), the subject of a separate review in this volume (Bateson, 1998). The study of differential gene expression through development has also predominantly relied upon the techniques of Northern blotting and in situ hybridization histochemistry (for example see MacLennan et al., 1991; Laurie et al., 1992). These two methodologies are relatively straightforward to perform and allow the investigator to readily identify a brain region and/or cell type, or a developmental time point, where the gene of interest displays “maximal” expression without the need for rigorous quantification of mRNA levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,024 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».