MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2949799550 · doi:10.1101/053413

Nociceptor-enriched genes required for normal thermal nociception

2016· preprint· en· W2949799550 sur OpenAlexfundno aff
Ken Honjo, Stephanie E. Mauthner, Yu Wang, J. H. Pate Skene, W. Daniel Tracey

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology and Insect Physiology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsNational Institute of General Medical SciencesJapan Society for the Promotion of ScienceNational Institutes of HealthUehara Memorial FoundationRuth K. Broad Biomedical Research Foundation
Mots-clésNociceptionNociceptorGeneCell biologyBiologyNeuroscienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Here, we describe a targeted reverse genetic screen for thermal nociception genes of Drosophila larvae. Using laser capture microdissection and microarray analyses of nociceptive and non-nociceptive neurons we identified 275 nociceptor-enriched genes. We then tested the function of the enriched genes with nociceptor-specific RNAi and thermal nociception assays. Tissue specific RNAi targeted against 14 genes caused insensitive thermal nociception while targeting of 22 genes caused hypersensitive thermal nociception. Previously uncategorized genes were named for heat resistance (ie. boilerman, fire dancer, oven mitt, trivet, thawb and bunker gear ) or heat sensitivity ( firelighter, black match, eucalyptus, primacord, jet fuel, detonator, gasoline, smoke alarm , and jetboil ). Insensitive nociception phenotypes were often associated with severely reduced branching of nociceptor neurites and hyperbranched dendrites were seen in two of the hypersensitive cases. Many genes that we identified were not isolated in a prior genome-wide screen, and are evolutionarily conserved in mammals.

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetNeurobiology and Insect Physiology Research→Travaux en français237 207→