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Enregistrement W3191798860 · doi:10.3390/ijms22168511

Role of DSCAM in the Development of Neural Control of Movement and Locomotion

2021· review· en· W3191798860 sur OpenAlexafffund
Maxime Lemieux, Louise Thiry, Olivier D. Laflamme, Frédéric Bretzner

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNeuroscienceBiologyContext (archaeology)Biological neural networkSensory systemSynaptogenesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Locomotion results in an alternance of flexor and extensor muscles between left and right limbs generated by motoneurons that are controlled by the spinal interneuronal circuit. This spinal locomotor circuit is modulated by sensory afferents, which relay proprioceptive and cutaneous inputs that inform the spatial position of limbs in space and potential contacts with our environment respectively, but also by supraspinal descending commands of the brain that allow us to navigate in complex environments, avoid obstacles, chase prey, or flee predators. Although signaling pathways are important in the establishment and maintenance of motor circuits, the role of DSCAM, a cell adherence molecule associated with Down syndrome, has only recently been investigated in the context of motor control and locomotion in the rodent. DSCAM is known to be involved in lamination and delamination, synaptic targeting, axonal guidance, dendritic and cell tiling, axonal fasciculation and branching, programmed cell death, and synaptogenesis, all of which can impact the establishment of motor circuits during development, but also their maintenance through adulthood. We discuss herein how DSCAM is important for proper motor coordination, especially for breathing and locomotion.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,338 · 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'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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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