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Enregistrement W2504229265 · doi:10.1385/0-89603-451-8:255

The Nematode Caenorhabditis elegans as a Model System to Study Neuronal Cell Death

2003· book-chapter· en· W2504229265 sur OpenAlexaff
Paul Desjardins, Stéphane Ledoux

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2003
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensHôpital Saint-Luc
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProgrammed cell deathBiologyApoptosisCell biologyCaenorhabditis elegansModel organismGeneCellNeurodegenerationNeuroscienceGeneticsMedicineDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstructNormal development and homeostasis result from a tenuous balance between cell proliferation and cell death. Disruption of this balance, in favor of cell death in particular, could easily lead to pathological states in postmitotic organs such as the adult brain (see Thompson, 1995). For example, many neurodegenerative disorders are characterized by the premature death of specific subsets of neurons, which gives rise to their full clinical spectra (Coleman and Flood, 1987; Choi, 1988). Although a complete understanding of the selective cell degeneration in these conditions is still lacking, recent observations suggest that it may occur through apoptosis, a gene-directed type of cell death (Bredesen, 1995). In many cases, cell death by apoptosis requires an active role by the dying cells, because apoptosis is most often significantly blocked or delayed by inhibitors of RNA or protein synthesis (Wyllie et al., 1984). This genetic regulation of apoptosis offers a potential for therapeutic intervention and further assessment of apoptotic mechanisms in manifestations of neuropathology is warranted. However, employing conventional molecular and biochemical approaches, attempts to determine the genetic machinery responsible for specifying which cells live and which cells die have not always been successful in vertebrate systems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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