Estimation des concentrations de sédiments en suspension dans le fleuve Saint-Jean (Nouveau-Brunswick) et établissement de liens avec les données météorologiques locales.
Notice bibliographique
Résumé
Apoptosis- and proliferation-effector genes are substantially regulated by the same transactivators, with E2F-1 and Oct-1 being notable examples. The larger proliferation-effector genes have more binding sites for the transactivators that regulate both sets of genes, and proliferation-effector genes have more regions of active chromatin, i.e, DNase I hypersensitive and histone 3, lysine-4 trimethylation sites. Thus, the size differences between the 2 classes of genes suggest a transcriptional regulation paradigm whereby the accumulation of transcription factors that regulate both sets of genes, merely as an aspect of stochastic behavior, accumulate first on the larger proliferation-effector gene "traps," and then accumulate on the apoptosis effector genes, thereby effecting sequential activation of the 2 different gene sets. As IRF-1 and p53 levels increase, tumor suppressor proteins are first activated, followed by the activation of apoptosis-effector genes, for example during S-phase pausing for DNA repair. Tumor suppressor genes are larger than apoptosis-effector genes and have more IRF-1 and p53 binding sites, thereby likewise suggesting a paradigm for transcription sequencing based on stochastic interactions of transcription factors with different gene classes. In this report, using the ENCODE database, we determined that tumor suppressor genes have a greater number of open chromatin regions and histone 3 lysine-4 trimethylation sites, consistent with the idea that a larger gene size can facilitate earlier transcriptional activation via the inclusion of more transactivator binding sites.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».