Integration of Spatial and Temporal Patterning in the Invertebrate and Vertebrate Nervous System
Notice bibliographique
Résumé
The nervous system is one of the most sophisticated animal tissues, consisting of thousands of interconnected cell types. How the nervous system develops its diversity from a few neural stem cells remains a challenging question. Spatial and temporal patterning mechanisms provide an efficient model through which diversity can be generated. The molecular mechanism of spatiotemporal patterning has been studied extensively in Drosophila melanogaster , where distinct sets of transcription factors define the spatial domains and temporal windows that give rise to different cell types. Similarly, in vertebrates, spatial domains defined by transcription factors produce different types of neurons in the brain and neural tube. At the same time, different cortical neuronal types are generated within the same cell lineage with a specific birth order. However, we still do not understand how the orthogonal information of spatial and temporal patterning is integrated into the progenitor and post-mitotic cells to combinatorially give rise to different neurons. In this review, after introducing spatial and temporal patterning in Drosophila and mice, we discuss possible mechanisms that neural progenitors may use to integrate spatial and temporal information. We finally review the functional implications of spatial and temporal patterning and conclude envisaging how small alterations of these mechanisms can lead to the evolution of new neuronal cell types.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».