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Enregistrement W2785784248 · doi:10.3389/fendo.2017.00378

Endocrine Regulation in the Ovary by MicroRNA during the Estrous Cycle

2018· review· en· W2785784248 sur OpenAlexafffund
Derek Toms, Bo Pan, Julang Li

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyOvulationEstrous cycleOvarymicroRNAHormoneEndocrine systemFemale reproductive systemCell biologyThecaEndocrinologyInternal medicineGeneGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hormonal control of the estrous cycle that occurs in therian mammals is essential for the production of a functional egg. Supporting somatic cell types found within the ovary, such as granulosa and theca cells, respond to endocrine signals to support oocyte maturation and ovulation. Following the release of the egg, now available for fertilization, coordinated hormonal signaling between the mother and putative embryo are required for the establishment of pregnancy. If no conception occurs, both the ovary and uterus are "reset" in preparation for another cycle. The complex molecular changes that occur within cells in response to hormone signaling include a network of non-coding microRNAs (miRNAs) that posttranscriptionally regulate gene expression. They are thus able to fine-tune cellular responses to hormones and confer robustness in gene regulation. In this review, we outline the important roles established for miRNAs in regulating female reproductive hormone signaling during estrus, with a particular focus on signaling pathways in the ovary. Understanding this miRNA network can provide important insights to improving assisted reproductive technologies and may be useful in the diagnosis of female reproductive disorders.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations50
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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