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Enregistrement W4323664390 · doi:10.1016/j.isci.2023.106361

The importance of unambiguous cell origin determination in neuronal repopulation studies

2023· review· en· W4323664390 sur OpenAlexafffund
Thomas V. Johnson, David J. Calkins, Brad Fortune, Jeffrey L. Goldberg, Anna La Torre, Deepak A. Lamba, Jason S. Meyer, Thomas A. Reh, Valerie A. Wallace, Donald J. Zack, Petr Baranov

Notice bibliographique

RevueiScience · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteCanada First Research Excellence FundKrembil FoundationGilbert Family FoundationFoundation Fighting BlindnessBrightFocus FoundationResearch to Prevent BlindnessCanadian Institutes of Health ResearchGlaucoma Research FoundationBailey Family Foundation
Mots-clésTransdifferentiationBiologyNeuroscienceTransplantationEndogenyRepopulationCellCell biologyTransduction (biophysics)Stem cellPhenotypeGeneGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuronal repopulation achieved through transplantation or transdifferentiation from endogenous sources holds tremendous potential for restoring function in chronic neurodegenerative disease or acute injury. Key to the evaluation of neuronal engraftment is the definitive discrimination of new or donor neurons from preexisting cells within the host tissue. Recent work has identified mechanisms by which genetically encoded donor cell reporters can be transferred to host neurons through intercellular material transfer. In addition, labeling transplanted and endogenously transdifferentiated neurons through viral vector transduction can yield misexpression in host cells in some circumstances. These issues can confound the tracking and evaluation of repopulated neurons in regenerative experimental paradigms. Using the retina as an example, we discuss common reasons for artifactual labeling of endogenous host neurons with donor cell reporters and suggest strategies to prevent erroneous conclusions based on misidentification of cell origin.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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