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Enregistrement W2988503687 · doi:10.7554/elife.17002.032

Author response: A functional genomics screen in planarians reveals regulators of whole-brain regeneration

2016· peer-review· en· W2988503687 sur OpenAlexaff
Rachel H. Roberts-Galbraith, John L. Brubacher, Phillip A. Newmark

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlanarian Biology and Electrostimulation
Établissements canadiensCanadian Mennonite University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlanarianRegeneration (biology)BiologyNeuroscienceFunctional genomicsGeneCell biologyGenomicsGeneticsGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animals differ in the extent to which they can regenerate missing body parts after injury. Humans regenerate poorly after many injuries, especially when the brain becomes damaged after stroke, disease or trauma. On the other hand, planarians – small worms that live in fresh water – regenerate exceptionally well. A whole planarian can regenerate from small pieces of tissue. The ability of planarians to regenerate their nervous system relies on stem cells called neoblasts, which can migrate through the body and divide to replace lost cells. However, the specific mechanisms responsible for regenerating nervous tissue are largely unknown. Roberts-Galbraith et al. carried out a screen to identify genes that tell planarians whether to regenerate a new brain, what cells to make and how to arrange them. The study revealed over thirty genes that allow planarians to regenerate their brains after their heads have been amputated. These genes play several different roles in the animal. Some of the genes help neoblasts to make decisions about what kinds of cells they should become. One gene is needed to make an important connection in the planarian brain after injury. Another helps to restore the ability of the planarian to sense its food. The experiments also show that some key genes are switched on in a new cell type that might produce signals to support regeneration. Lastly, Roberts-Galbraith et al. found that the planarian nervous system contains cells called glia. Previous studies have shown that many of the cells in the human brain are glia and that these cells help nerve cells to survive and work properly. The discovery of glia in planarians means that it will be possible to use these worms to study how glia support brain regeneration and how glia themselves are replaced after injury. In the long term, this work might lead to discoveries that shed light on how tissue regeneration could be improved in humans.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1660,056

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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