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Enregistrement W2772855961 · doi:10.1111/jcmm.13417

Physical forces modulate cell differentiation and proliferation processes

2017· review· en· W2772855961 sur OpenAlexaff
Laurent Schwartz, Jorgelindo da Veiga Moreira, Mario Jolicœur

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular and Molecular Medicine · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCellular differentiationBiologyCellCell metabolismProcess (computing)MitochondrionIntracellularCell biologyComplement (music)Cell growthComputational biologyNeuroscienceGeneticsGeneComputer sciencePhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, the predominant hypothesis explains cellular differentiation and behaviour as an essentially genetically driven intracellular process, suggesting a gene-centrism paradigm. However, although many living species genetic has now been described, there is still a large gap between the genetic information interpretation and cell behaviour prediction. Indeed, the physical mechanisms underlying the cell differentiation and proliferation, which are now known or suspected to guide such as the flow of energy through cells and tissues, have been often overlooked. We thus here propose a complementary conceptual framework towards the development of an energy-oriented classification of cell properties, that is, a mitochondria-centrism hypothesis based on physical forces-driven principles. A literature review on the physical-biological interactions in a number of various biological processes is analysed from the point of view of the fluid and solid mechanics, electricity and thermodynamics. There is consistent evidence that physical forces control cell proliferation and differentiation. We propose that physical forces interfere with the cell metabolism mostly at the level of the mitochondria, which in turn control gene expression. The present perspective points towards a paradigm shift complement in biology.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,281 · 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'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

Citations52
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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