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Enregistrement W2609292269 · doi:10.2527/asasann.2017.750

750 Animal models to study germ line stem cells and spermatogenesis

2017· article· en· W2609292269 sur OpenAlexaff
Ina Dobrinski

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStem cellBiologyCell biologyAdult stem cellGermlineNicheStem cell theory of agingSpermatogenesisGerm cellProgenitor cellCellular differentiationStem cell factorGeneticsGeneEcologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mammalian spermatogenesis is a stem cell-driven system. Germ line stem cells (spermatogonial stem cells) form the basis of male fertility and are the only cells in an adult body that divide and can contribute genes to subsequent generations, making them immediate targets for genetic manipulation. Stem cells have to maintain a delicate balance between self-renewal to maintain a functional stem cell pool and differentiation to sustain efficient, life-long production of sperm. However, relatively little is known about the mechanisms that govern this fate-decision. Similar to stem cells in other organs, germ line stem cells reside in a specialized microenvironment, the stem cell niche. Interactions between stem cells and their niche are essential for tissue homeostasis. Our work utilizes various mammalian animal models and transplantation technology to elucidate aspects of stem cell function, formation of the stem cell niche, and applications of stem cell-based technology to preservation of fertility and genetic modification of non-rodent animal models.

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)0,001
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,262 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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