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Enregistrement W3033703090 · doi:10.1089/scd.2020.0075

Genetic Mouse Models and Induced Pluripotent Stem Cells for Studying Tracheal-Esophageal Separation and Esophageal Development

2020· article· en· W3033703090 sur OpenAlexaff
Suleen Raad, Anu David, Jianwen Que, Christophe Fauré

Notice bibliographique

RevueStem Cells and Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal and GI Pathology
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésForegutBiologyAtresiaEsophagusInduced pluripotent stem cellTracheoesophageal fistulaStem cellAnatomyEndodermCell biologyPathologyEmbryonic stem cellGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Esophagus and trachea arise from a common origin, the anterior foregut tube. The compartmentalization process of the foregut into the esophagus and trachea is still poorly understood. Esophageal atresia/tracheoesophageal fistula (EA/TEF) is one of the most common gastrointestinal congenital defects with an incidence rate of 1 in 2,500 births. EA/TEF is linked to the disruption of the compartmentalization process of the foregut tube. In EA/TEF patients, other organ anomalies and disorders have also been reported. Over the last two decades, animal models have shown the involvement of multiple signaling pathways and transcription factors in the development of the esophagus and trachea. Use of induced pluripotent stem cells (iPSCs) to understand organogenesis has been a valuable tool for mimicking gastrointestinal and respiratory organs. This review focuses on the signaling mechanisms involved in esophageal development and the use of iPSCs to model and understand it.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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