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Enregistrement W4294218977 · doi:10.3389/fcell.2022.947769

Recent advances in the use of CRISPR/Cas for understanding the early development of molecular gaps in glial cells

2022· review· en· W4294218977 sur OpenAlexaff
Carla P. Barragán-Álvarez, José Miguel Flores-Fernández, Oscar R. Hernández‐Pérez, Daniela Ávila‐González, Néstor Fabián Díaz, Eduardo Padilla‐Camberos, Octavio Dublán‐García, Leobardo Manuel Gómez‐Oliván, Emmanuel Diaz

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cell and Developmental Biology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCRISPRBiologyNeurogenesisNeuroscienceNervous systemCentral nervous systemComputational biologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glial cells are non-neuronal elements of the nervous system (NS) and play a central role in its development, maturation, and homeostasis. Glial cell interest has increased, leading to the discovery of novel study fields. The CRISPR/Cas system has been widely employed for NS understanding. Its use to study glial cells gives crucial information about their mechanisms and role in the central nervous system (CNS) and neurodegenerative disorders. Furthermore, the increasingly accelerated discovery of genes associated with the multiple implications of glial cells could be studied and complemented with the novel screening methods of high-content and single-cell screens at the genome-scale as Perturb-Seq, CRISP-seq, and CROPseq. Besides, the emerging methods, GESTALT, and LINNAEUS, employed to generate large-scale cell lineage maps have yielded invaluable information about processes involved in neurogenesis. These advances offer new therapeutic approaches to finding critical unanswered questions about glial cells and their fundamental role in the nervous system. Furthermore, they help to better understanding the significance of glial cells and their role in developmental biology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,281 · 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
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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