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Enregistrement W2795456432 · doi:10.1101/266353

Rab-mediated trafficking in the secondary cells of Drosophila male accessory glands and its role in fecundity

2018· preprint· en· W2795456432 sur OpenAlexaff
Eric D. Prince, Marko Brankatschk, Benjamin Kroeger, Dragan Gligorov, Charles A. Wilson, Suzanne Eaton, François Karch, Robert K. Maeda

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular transport and secretion
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilUniversité de GenèveWellcome Trust
Mots-clésRabCell biologyBiologyMatingIntracellularVacuoleOrganelleDrosophila (subgenus)Function (biology)SecretionZoologyEndocrinologyGeneticsGeneCytoplasm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is known that the male seminal fluid contains factors that affect female post-mating behavior and physiology. In Drosophila, most of these factors are secreted by the two epithelial cell types that make up the male accessory gland: the main and secondary cells. Although secondary cells represent only 4% of the cells of the accessory gland, their contribution to the male seminal fluid is essential for sustaining the female post-mating response. To better understand the function of the secondary cells, here we investigate their molecular organization, particularly with respect to the intracellular membrane transport machinery. We determined that large vacuole-like structures found in the secondary cells are trafficking hubs labeled by Rab6, 7, 11 and 19. Furthermore, these cell-specific organelles are essential for the long-term post-mating behavior of females and that their formation is directly dependent upon Rab6. Our discovery adds to our understanding of Rab proteins function in secretory cells. We have created an online, open-access imaging resource as a valuable tool for the intracellular membrane and protein traffic community.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · 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'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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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