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Enregistrement W2741658234 · doi:10.3389/fphys.2017.00529

Endocytosis and Enamel Formation

2017· review· en· W2741658234 sur OpenAlexaff
Cong-Dat Pham, Charles E. Smith, Yuanyuan Hu, Jan C.‐C. Hu, James P. Simmer, Yong‐Hee Patricia Chun

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Dental Protein Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Center for Advancing Translational SciencesUniversity of Texas Health Science Center at San AntonioNational Institutes of Health
Mots-clésAmeloblastEndocytosisEnamel paintAmelogeninCell biologyInternalizationAmelogenesisEnamel organSecretionChemistryMaterials scienceBiologyCellBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enamel formation requires consecutive stages of development to achieve its characteristic extreme mineral hardness. Mineralization depends on the initial presence then removal of degraded enamel proteins from the matrix via endocytosis. The ameloblast membrane resides at the interface between matrix and cell. Enamel formation is controlled by ameloblasts that produce enamel in stages to build the enamel layer (secretory stage) and to reach final mineralization (maturation stage). Each stage has specific functional requirements for the ameloblasts. Ameloblasts adopt different cell morphologies during each stage. Protein trafficking including the secretion and endocytosis of enamel proteins is a fundamental task in ameloblasts. The sites of internalization of enamel proteins on the ameloblast membrane are specific for every stage. In this review, an overview of endocytosis and trafficking of vesicles in ameloblasts is presented. The pathways for internalization and routing of vesicles are described. Endocytosis is proposed as a mechanism to remove debris of degraded enamel protein and to obtain feedback from the matrix on the status of the maturing enamel.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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