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Enregistrement W3137753292 · doi:10.1038/s41598-021-85543-5

A 3D analysis of growth trajectory and integration during early human prenatal facial growth

2021· article· en· W3137753292 sur OpenAlexaff
Motoki Katsube, Shigehito Yamada, Natsuko Utsunomiya, Yutaka Yamaguchi, Tetsuya Takakuwa, Akira Yamamoto, Hirohiko Imai, Atsushi Saito, Siddharth R. Vora, Naoki Morimoto

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMorphological variations and asymmetry
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésComputer scienceTrajectoryComputational biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significant shape changes in the human facial skeleton occur in the early prenatal period, and understanding this process is critical for studying a myriad of congenital facial anomalies. However, quantifying and visualizing human fetal facial growth has been challenging. Here, we applied quantitative geometric morphometrics (GM) to high-resolution magnetic resonance images of human embryo and fetuses, to comprehensively analyze facial growth. We utilized non-linear growth estimation and GM methods to assess integrated epigenetic growth between masticatory muscles and associated bones. Our results show that the growth trajectory of the human face in the early prenatal period follows a curved line with three flexion points. Significant antero-posterior development occurs early, resulting in a shift from a mandibular prognathic to relatively orthognathic appearance, followed by expansion in the lateral direction. Furthermore, during this time, the development of the zygoma and the mandibular ramus is closely integrated with the masseter muscle.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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