MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2981738921 · doi:10.1002/wdev.364

The benefits differential equations bring to limb development

2019· review· en· W2981738921 sur OpenAlexaff
Donald A. Fowler, Hans C. E. Larsson

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Developmental Biology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDevelopmental Biology and Gene Regulation
Établissements canadiensMcGill UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobustness (evolution)Limb developmentVariety (cybernetics)BiologyOrganogenesisVertebrateGene regulatory networkComputational biologyComputer scienceSystems biologyGeneGene expressionArtificial intelligenceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systems biology is a large field, offering a number of advantages to a variety of biological disciplines. In limb development, differential-equation based models can provide insightful hypotheses about the gene/protein interactions and tissue differentiation events that form the core of limb development research. Differential equations are like any other communicative tool, with misuse and limitations that can come along with their advantages. Every theory should be critically analyzed to best ascertain whether they reflect the reality in biology as well they claim. Differential equation-based models have consistent features which researchers have drawn upon to aid in more realistic descriptions and hypotheses. Nine features are described that highlight these trade-offs. The advantages range from more detailed descriptions of gene interactions and their consequence and the capacity to model robustness to the incorporation of tissue size and shape. The drawbacks come with the added complication that additional genes and signaling pathways that require additional terms within the mathematical model. They also come in the translation between the mathematical terms of the model, values and matrices, to the real world of genes, proteins, and tissues that constitute limb development. A critical analysis is necessary to ensure that these models effectively expand the understanding of the origins of a diversity of limb anatomy, from evolution to teratology. This article is categorized under: Vertebrate Organogenesis > Musculoskeletal and Vascular Gene Expression and Transcriptional Hierarchies > Regulatory Mechanisms Establishment of Spatial and Temporal Patterns > Repeating Patterns and Lateral Inhibition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWiley Interdisciplinary Reviews Developmental BiologyMême sujetDevelopmental Biology and Gene RegulationTravaux en français237 207