The Endocrine Society of Australia Proceedings 2006/The New Zealand Society of Endocrinology Proceedings 2004 and 2005-2
Notice bibliographique
Résumé
It appears that we have fundamentally misunderstood the nature of genetic programming in humans and other multicellular organisms for the past 50 years because of the presumption, largely correct in prokaryotes but not in complex eukaryotes, that most genetic information is transacted by proteins, which form the main analog components of all cells. Humans have the same number of protein coding genes (19,500) as the nematode worm (~19,300), which has only 1,000 cells. Although only 1.2% of the human genome encodes proteins, the vast majority is actually transcribed in a developmentally regulated fashion, much of it on both strands. These transcripts include tens if not hundreds of thousands of small RNAs, including miRNAs, snoRNAs, piRNAs and other yet-to-be-discovered classes of regulatory RNAs, many of which are encoded in introns, and longer noncoding RNAs that exhibit dynamic expression patterns during germ cell and ES cell differentiation, gonadal development, muscle development, brain development, and macrophage and T-cell activation, to name a few. Many are dysregulated in disease, including neurological diseases and cancer. It is also now evident that most, if not all, complex genetic phenomena in the higher organisms are directed by RNA signaling pathways. Taken together, the data suggest that most of the human genome and those of other complex organisms, including transposon-derived sequences, is not junk nor evolving neutrally, but rather encodes a hitherto hidden layer of regulatory RNAs (many of which are species-or lineage-specific) that set the settings and direct the trajectories of differentiation and development via the control of chromatin architecture and epigenetic memory, promoter selection, splicing, RNA modification and editing, and mRNA stability and translation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,372 | 0,178 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».