MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205132974 · doi:10.3389/fnmol.2021.834607

Editorial: Transcription Regulation—Brain Development and Homeostasis—A Finely Tuned and Orchestrated Scenario in Physiology and Pathology

2022· editorial· en· W4205132974 sur OpenAlexaboutno aff
Estela M. Muñoz, Flávio S. J. de Souza, Martin F. Rath, Verónica Martínez‐Cerdeño

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Molecular Neuroscience · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueATP Synthase and ATPases Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenNational Institutes of HealthH. Lundbeck A/SLundbeckfondenMinisterio de Ciencia, Tecnología e Innovación ProductivaNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthNovo NordiskAgencia Nacional de Promoción Científica y TecnológicaConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Mots-clésNeuroscienceHomeostasisBiologyTranscription factorPhysiologyCell biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A finely tuned regulation of gene expression is essential for shaping the nervous system and for maintaining its homeostasis throughout life. Disruptions in gene regulation can impact brain development and physiology in ways that contribute to diverse pathologies. Classic and state-of-the art experimental models and technologies have advanced our knowledge of transcriptional regulators and the ways they interact in the healthy and diseased brain. Further in-depth characterization of the mechanisms of transcriptional regulation is needed to better understand how each element, from genes to cells, defines and maintains identities and functionalities in the nervous system. This Research Topic focuses on transcriptional regulation within the nervous system, with an emphasis on developmental and homeostatic processes, their dysregulation, and their association with neurodevelopmental disorders and neurodegenerative diseases. Eleven peer-reviewed manuscripts including six original articles, three reviews, one mini review, and one brief research report, encompass this special volume. Fifty-nine authors from research laboratories located in 10 countries: Argentina, Canada, China, Germany, Israel, Russia, Serbia, United Kingdom, United States, and Vietnam, took part in this initiative.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,257
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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Molecular NeuroscienceMême sujetATP Synthase and ATPases ResearchTravaux en français237 207