Notice bibliographique
Résumé
During neuronal development, neuron cells become asymmetric and form molecularly and functionally distinct areas. These areas are the cell body, a single axon and multiple dendrites. Initiation and maintenance of neuronal asymmetry strongly relies on cytoskeleton dynamics and rearrangements, as well as the polarized distribution of cellular components to the right neuron compartments. The role of the cytoskeleton in neuronal polarity has captured the attention of scientist in the past decade, resulting in notable discoveries of molecular regulatory pathways controlling establishment and maintenance of neuronal polarity. The aim of this thesis is to provide an overview of the current knowledge on neuronal polarity. In detail I will focus on the interaction of motor-proteins, kinases and cargo receptors and their role in achieving and maintaining neuronal polarity. In terms of neuronal polarity I will distinguish between cytoskeletal dynamics, organization and polarized trafficking with a focus on C. elegans. The main regulatory proteins involved in these processes are the kinases CDK-5 and UNC-51/ULK1, the motor proteins UNC-116/KHC and UNC-104/Kif1A, the “cargo” receptor proteins UNC-33/CRMP-2, UNC-16/JIP3 and UNC-14, as well as the akyrin-like protein UNC-44. The main problem I identified while summarizing the current knowledge, are ambiguous results of different labs. Especially the comparability of experiments conducted in different neurons and/or various stages of development is not straight forward.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».