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Enregistrement W3157949170 · doi:10.24908/iqurcp.7743

Discovery-driven Science: a New Model for Cell Motility

2017· article· en· W3157949170 sur OpenAlexvenueno aff
Eleasa Sieh

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrotubule and mitosis dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinesinMicrotubuleMotor proteinCell biologyCytoskeletonMolecular motorBiologyProcessivityMotilityBiophysicsChemistryBiochemistryCellEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Movement is an essential characteristic of life. On the cellular level, it is powered by many different classes of motor proteins. Kinesins are one class of linear molecular motor proteins, which move on cytoskeletal tracks called microtubules. Conventional kinesins are dimeric molecules composed of several domains, including a motor domain which has a catalytic core that binds to a nucleotide (ATP or ADP). The nucleotide-bound state of kinesin during the motile cycle affects its neck position, a determinant of its direction of movement, and microtubule affinity. There are two types of motor protein movement: processive, in which the motor steps progressively along the cytoskeletal track without detaching, and nonprocessive, in which the motor detaches from the track after a single power stroke. Conventional kinesins move processively due to the dimerization of the two motor heads. The two heads are kept out of phase due to communication between the heads. Kar3, the kinesin of interest in this project, moves non-processively and is the only C-terminal motor protein found in budding yeast. Its functional form is a heterodimer with one of two non-catalytic polypeptides, Cik1 and Vik1. This project showcases Vik1 as the key to a novel model for motility due to the surprising discovery that the Vik1:microtubule interaction is influenced by the nucleotide-binding state of Kar3. There must be communication between Kar3 and Vik1 to cause Vik1’s release from the microtubule, as well as to allow the progression of microtubule-binding and, thus, movement along the microtubule.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,013
Communication savante0,0060,015
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations0
Publié2017
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