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Enregistrement W4285013313 · doi:10.3389/fcell.2022.940197

Enhancement of Chromatin and Epigenetic Reprogramming in Porcine SCNT Embryos—Progresses and Perspectives

2022· article· en· W4285013313 sur OpenAlexafffund
Werner Giehl Glanzner, Mariana Priotto de Macedo, Karina Gutierrez, Vilceu Bordignon

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cell and Developmental Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésSomatic cell nuclear transferReprogrammingCloning (programming)BiologyEpigeneticsEmbryoChromatinSomatic cellMiniature pigCell biologyGeneticsAndrologyBlastocystEmbryogenesisGeneMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last 25 years, cloned animals have been produced by transferring somatic cell nuclei into enucleated oocytes (SCNT) in more than 20 mammalian species. Among domestic animals, pigs are likely the leading species in the number of clones produced by SCNT. The greater interest in pig cloning has two main reasons, its relevance for food production and as its use as a suitable model in biomedical applications. Recognized progress in animal cloning has been attained over time, but the overall efficiency of SCNT in pigs remains very low, based on the rate of healthy, live born piglets following embryo transfer. Accumulating evidence from studies in mice and other species indicate that new strategies for promoting chromatin and epigenetic reprogramming may represent the beginning of a new era for pig cloning.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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