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Enregistrement W4247815242 · doi:10.1101/sqb.2004.69.i

COLD SPRING HARBOR SYMPOSIA ON QUANTITATIVE BIOLOGY VOLUME LXIX

2004· article· en· W4247815242 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueCold Spring Harbor Symposia on Quantitative Biology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsRIKENUniversity of California, San FranciscoUniversity of North Carolina at Chapel HillUniversity of California, Los AngelesUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignDirectorate for Biological SciencesChinese Academy of SciencesDepartment of Biotechnology, Government of West BengalMurdoch Children's Research InstituteTemasek Life Sciences LaboratoryNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesUlster UniversityYale UniversityUniversity of GlasgowNational Cancer InstituteCentre de Regulació GenòmicaChildren’s Hospital of Wisconsin Research InstituteUniversity of OregonUniversität WienMedical Research CouncilJoslin Diabetes CenterMassachusetts Institute of TechnologyUniversity of PennsylvaniaOregon State UniversityNational Institutes of HealthOhio State UniversityWhitehead Institute for Biomedical Research, Massachusetts Institute of TechnologyBristol-Myers SquibbWellcome TrustCollege of Staten Island, City University of New YorkCenters for Disease Control and PreventionNovartis Institutes for BioMedical ResearchTokyo Medical and Dental UniversityUniversitetet i BergenMassachusetts General Hospital
Mots-clésSpring (device)Volume (thermodynamics)Quantitative biologyChemistryComputational biologyBiologyEngineeringPhysicsThermodynamicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Until recently, the general view of heredity has been seen through the lens of DNA. Indeed, the 2003 Symposium on “The Genome of Homo sapiens” contributed to that view by emphasizing the importance of DNA sequence and its origins. But increasingly, investigators are exploring a set of secondary phenomena that give rise to heritable changes in gene function that occur without a change in the underlying DNA sequence—epigenetic mechanisms such as DNA methylation, histone acetylation, imprinting, RNA interference, gene silencing, and paramutation. A growing body of evidence indicates that epigenetic changes are important contributors to the pathogenesis of disease in humans, animals, and plants and may lie at the heart of many important gene–environment interactions. And so it seemed timely to hold a Symposium explicitly devoted to “Epigenetics.” Previous Symposia that have in part examined the role of the macromolecular context in which the primary genetic information is found include the 1941 Symposium on “Genes and Chromosomes: Structure and Organization,” which emphasized a biophysical approach to these structures; the two closely separated Symposia that examined “Chromosome Structure and Function” (1973) and “Chromatin” (1977), at which latter meeting the nature of the nucleosome was unveiled; and the 1993 Symposium on “DNA and Chromosomes,” by which time the human genome project with its focus on the primary sequence was well underway. The 69th Symposium, however, was the first to fully explore the heritable aspects to these and related biochemical phenomena. The field of epigenetics as we know it today was prominently introduced at the 1951 Symposium on “Genes and Mutations.” There, Ed Lewis presented data on position effect variegation in Drosophila, a phenomenon that has played an important role in the history of the field. Equally importantly, Barbara McClintock presented her ideas about heterochromatin and movable genetic elements, the so-called Ac-Ds system in maize that opened up understanding of transposition and its links to gene silencing and formation of heterochromatin. Some 53 years later, the 69th Symposium witnessed a rather complete molecular description of her ideas, including links to RNAi.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2520,125

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,283 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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