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Enregistrement W2973383856 · doi:10.1016/j.ibror.2019.07.1014

Analysis of cell diversity in human and mouse basal ganglia by single-cell RNA sequencing

2019· article· en· W2973383856 sur OpenAlexaff
Fengjiao Li, Xiang-Shan Yuan, Weiwei Xian, Qiong Liu, Wensheng Li, Guomin Zhou, Edwin Wang, Linya You

Notice bibliographique

RevueIBRO Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologySingle-cell analysisCellRNAGeneticsComputational biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The issues related to the bilingual lexical processing are primarily concerned with the rapid involvement of phonological codes in the process of silent word reading.Here, we investigated bilinguals' neurolinguistic activities during L1 (Korean) and L2 (English) translation as well as language-switching during the same or different sensory type of linguistic stimuli.Subjects performed the translation task consisted of four experimental conditions, KK (Korean-Korean), KE (Korean-English), EE (English-English), and EK (English-Korean).Four words on the screen of visual stimulus and the sound of one word out of four words of auditory stimulus were given simultaneously and the condition was randomly selected in each trial.Subjects were instructed to translate what they see and hear in a brief time and to choose the correct answer as fast as they could.The result from a behavioral experiment showed significant correlations between the reaction time and accuracy in EK and EE.Additionally, the negative correlation was found in each condition accompanying speed-accuracy tradeoffs especially when the type of language was different such as EK and KE.Along with the results from a behavioral study, strong BOLD signals in middle frontal gyrus, precuneus, inferior occipital gyrus, BA 18, BA 9 and BA 39 regions were found in contrasts between conditions in fMRI experiment.We found that the brain took a similar route for translation as well as reading and listening to the word irrespective of the types of language.Our findings indicated when the given linguistic stimulus is less exposed one, especially when the stimulus is a sound, more regions are required to translate it into their familiar language.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,209
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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