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Enregistrement W4384068001 · doi:10.1186/s40659-023-00449-y

Beyond energy provider: multifunction of lipid droplets in embryonic development

2023· review· en· W4384068001 sur OpenAlexaff
Tai Li, Yi Jin, Jian Wu, Zhuqing Ren

Notice bibliographique

RevueBiological Research · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid metabolism and biosynthesis
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEmbryonic stem cellEmbryogenesisBiologyLipotoxicityCell biologyLipid dropletEmbryoGeneticsBiotechnologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the discovery, lipid droplets (LDs) have been recognized to be sites of cellular energy reserves, providing energy when necessary to sustain cellular life activities. Many studies have reported large numbers of LDs in eggs and early embryos from insects to mammals. The questions of how LDs are formed, what role they play, and what their significance is for embryonic development have been attracting the attention of researchers. Studies in recent years have revealed that in addition to providing energy for embryonic development, LDs in eggs and embryos also function to resist lipotoxicity, resist oxidative stress, inhibit bacterial infection, and provide lipid and membrane components for embryonic development. Removal of LDs from fertilized eggs or early embryos artificially leads to embryonic developmental arrest and defects. This paper reviews recent studies to explain the role and effect mechanisms of LDs in the embryonic development of several species and the genes involved in the regulation. The review contributes to understanding the embryonic development mechanism and provides new insight for the diagnosis and treatment of diseases related to embryonic developmental abnormalities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,205
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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