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Enregistrement W2895885016 · doi:10.1016/j.cell.2018.09.040

Nervous System Regionalization Entails Axial Allocation before Neural Differentiation

2018· article· en· W2895885016 sur OpenAlexfundno aff
Vicki Metzis, Sebastian Steinhauser, Edvinas Pakanavicius, Mina Gouti, Despina Stamataki, Kenzo Ivanovitch, Thomas Watson, Teresa Rayón, S. Neda Mousavy Gharavy, Robin Lovell‐Badge, Nicholas M. Luscombe, James Briscoe

Notice bibliographique

RevueCell · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAxon Guidance and Neuronal Signaling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research CouncilCancer Research UKNational Institutes of HealthNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringWellcome TrustFrancis Crick InstituteMedical Research Council Canada
Mots-clésBiologyNervous systemNeuroscienceNeural developmentEvolutionary biologyComputational biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neural induction in vertebrates generates a CNS that extends the rostral-caudal length of the body. The prevailing view is that neural cells are initially induced with anterior (forebrain) identity; caudalizing signals then convert a proportion to posterior fates (spinal cord). To test this model, we used chromatin accessibility to define how cells adopt region-specific neural fates. Together with genetic and biochemical perturbations, this identified a developmental time window in which genome-wide chromatin-remodeling events preconfigure epiblast cells for neural induction. Contrary to the established model, this revealed that cells commit to a regional identity before acquiring neural identity. This "primary regionalization" allocates cells to anterior or posterior regions of the nervous system, explaining how cranial and spinal neurons are generated at appropriate axial positions. These findings prompt a revision to models of neural induction and support the proposed dual evolutionary origin of the vertebrate CNS.

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations171
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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