MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4213001164 · doi:10.1111/wrr.13000

To regenerate or not to regenerate: Vertebrate model organisms of regeneration‐competency and ‐incompetency

2022· review· en· W4213001164 sur OpenAlexfundno aff
Can Aztekin, Mekayla A. Storer

Notice bibliographique

RevueWound Repair and Regeneration · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlanarian Biology and Electrostimulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilÉcole Polytechnique Fédérale de LausanneMedical Research Council CanadaWellcome Trust
Mots-clésRegeneration (biology)VertebrateBiologyEvolutionary biologyCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Why only certain species can regenerate their appendages (e.g. tails and limbs) remains one of the biggest mysteries of nature. Unlike anuran tadpoles and salamanders, humans and other mammals cannot regenerate their limbs, but can only regrow lost digit tips under specific circumstances. Numerous hypotheses have been postulated to explain regeneration-incompetency in mammals. By studying model organisms that show varying regenerative abilities, we now have more opportunities to uncover what contributes to regeneration-incompetency and functionally test which perturbations restore appendage regrowth. Particularly, Xenopus laevis tail and limb, and mouse digit tip model systems exhibit naturally occurring variations in regenerative capacities. Here, we discuss major hypotheses that are suggested to contribute to regeneration-incompetency, and how species with varying regenerative abilities reflect on these hypotheses.

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)0,000
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 enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWound Repair and RegenerationMême sujetPlanarian Biology and ElectrostimulationTravaux en français237 207