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Enregistrement W2790005115 · doi:10.3390/jdb6010005

Flying the RNA Nest: Drosophila Reveals Novel Insights into the Transcriptome Dynamics of Early Development

2018· review· en· W2790005115 sur OpenAlexaff
Fabio Alexis Lefebvre, Éric Lécuyer

Notice bibliographique

RevueJournal of Developmental Biology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaternal to zygotic transitionBiologyChromatinTranscriptomeEvolutionary biologyDrosophila melanogasterEmbryoEvolutionary developmental biologyGeneticsComputational biologyCell biologyEmbryogenesisZygoteGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early development is punctuated by a series of pervasive and fast paced transitions. These events reshape a differentiated oocyte into a totipotent embryo and allow it to gradually mount a genetic program of its own, thereby framing a new organism. Specifically, developmental transitions that ensure the maternal to embryonic control of developmental events entail a deep remodeling of transcriptional and transcriptomic landscapes. Drosophila provides an elegant and genetically tractable system to investigate these conserved changes at a dazzling developmental pace. Here, we review recent studies applying emerging technologies such as ribosome profiling, in situ Hi-C chromatin probing and live embryo RNA imaging to investigate the transcriptional dynamics at play during Drosophila embryogenesis. In light of this new literature, we revisit the main models of zygotic genome activation (ZGA). We also review the contributions played by zygotic transcription in shaping embryogenesis and explore emerging concepts of processes such as transcriptional bursting and transcriptional memory.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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