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Enregistrement W3173614587 · doi:10.1096/fasebj.23.1_supplement.180.2

Integration, Canalization and Malformation: A conceptual framework for relating phenotypic variability and dysmorphology

2009· article· en· W3173614587 sur OpenAlexaff
Benedikt Hallgrímsson

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCleft Lip and Palate Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyModularity (biology)Evolutionary biologyVariation (astronomy)PhenotypeRelevance (law)PenetrancePhenotypic traitConceptual frameworkEvolutionary developmental biologyGeneticsEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The measurement and analysis of phenotypic variation within populations is a central concern within evolutionary biology. In developmental biology, however, variation tends to be a peripheral concern and is often viewed as a nuisance that confounds clear experimental results. Recently, the subject of variation has attracted mainstream attention within developmental biology under the headings of phenotypic heterogeneity, genetic background effects and incomplete penetrance. These concepts relate to an established conceptual framework within evolutionary biology which concerns the analysis of phenotypic variability. The central concepts within this field, developmental or morphological integration, modularity, canalization, and developmental stability, all have direct relevance to understanding dysmorphology in humans and animal models. Phenotypic variability is often dramatically increased in mutants compared to the wildtype and phenotypic heterogeneity is a poorly understood component of many human dysmorphologies. Using examples from our own work on cleft lip, we argue that asking questions focused on developmental determinants of canalization and integration does lead to mechanistic insights that might otherwise be missed. In this case, as so often, novel insights can emerge from combining the theoretical perspectives of different fields.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0010,022
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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