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Enregistrement W2596289175 · doi:10.1093/biolreprod/78.s1.275

Comparative Aspects of Placental Development.

2008· article· en· W2596289175 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBiology of Reproduction · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPlacental lactogenGeneGene familyLocus (genetics)PlacentaTrophoblastGeneticsGene expressionGene duplicationFetus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The placenta is composed of several different trophoblast cell subtypes that have been defined histologically with distinct anatomical locations, ultrastructural features and physiological functions ranging from nutrient transport to endocrine. The placenta is well known for its production of diverse hormones and growth factors and yet there is wide species variation in the types of hormones that are produced. Indeed there are several examples of large families of placental-specific hormone genes that have evolved independently in different species. For example, the IFN-tau genes have evolved from type I interferons and yet are present only in ruminant species. Rodents, by contrast, have a huge family of prolactin-related genes and primates have an expansion of growth hormone-related genes. We have tried to address the functional significance of such large placental-specific genes limited to a few species using detailed in micegene expression and gene knockout analysis. As a first case, we have performed detailed temporal and spatial gene expression analysis, using northern blotting and detailed in situ hybridization analysis, in the mouse placenta for the 24 genes in the Prolactin-like protein (PLP)/placental lactogen (PL) gene family which sits in a 1 Mb base of chromosome 13. As a group, the genes appear to be exclusively expressed in the placenta and yet, while there is some overlap of some genes, there are at least 14 different patterns of gene expression. There is no obvious correlation between gene expression and position in the gene locus. Surprisingly also, even close paralogues that are the most evolutionarily related often do not have identical expression. Bioinformatic analysis of promoter regions from genes with common subtype expression patterns can identify conserved regulatory elements that may direct trophoblast subtype-specific gene expression. These data suggest that the PLP/PL genes each have unique functions and that the various trophoblast cell subtypes have different physiological roles. These data raise questions about how the physiology of pregnancy is regulated in those species that do not have these placental hormones.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,004

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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