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Enregistrement W3186370494 · doi:10.3389/fcell.2021.698315

Ovary Development: Insights From a Three-Dimensional Imaging Revolution

2021· review· en· W3186370494 sur OpenAlexfundno aff
Bikem Soygur, Diana J. Laird

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cell and Developmental Biology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesUniversity of California, San FranciscoBuck Institute for Research on AgingEcho FoundationW. M. Keck Foundation
Mots-clésOvaryBiologyComputational biologyBioinformaticsNeuroscienceEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ovary is an indispensable unit of female reproduction and health. However, the study of ovarian function in mammals is hindered by unique challenges, which include the desynchronized development of oocytes, irregular distribution and vast size discrepancy of follicles, and dynamic tissue remodeling during each hormonal cycle. Overcoming the limitations of traditional histology, recent advances in optical tissue clearing and three-dimensional (3D) visualization offer an advanced platform to explore the architecture of intact organs at a single cell level and reveal new relationships and levels of organization. Here we summarize the development and function of ovarian compartments that have been delineated by conventional two-dimensional (2D) methods and the limits of what can be learned by these approaches. We compare types of optical tissue clearing, 3D analysis technologies, and their application to the mammalian ovary. We discuss how 3D modeling of the ovary has extended our knowledge and propose future directions to unravel ovarian structure toward therapeutic applications for ovarian disease and extending female reproductive lifespan.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,272
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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