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Enregistrement W4394353335 · doi:10.6084/m9.figshare.21656071

Spatiotemporal changes in microtubule dynamics during dendritic morphogenesis

2022· dataset· en· W4394353335 sur OpenAlexaff
Chun Hu, Meilan Chen, Yan Tang, Peter Soba

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrotubule and mitosis dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrotubuleMorphogenesisDynamics (music)Cell biologyBiologyPsychologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dendritic morphogenesis requires dynamic microtubules (MTs) to form a coordinated cytoskeletal network during development. Dynamic MTs are characterized by their number, polarity and speed of polymerization. Previous studies described a correlation between anterograde MT growth and terminal branch extension in Drosophila dendritic arborization (da) neurons, suggesting a model that anterograde MT polymerization provides a driving force for dendritic branching. We recently found that the Ste20-like kinase Tao specifically regulates dendritic branching by controlling the number of dynamic MTs in a kinase activity-dependent fashion, without affecting MT polarity or speed. This finding raises the interesting question of how MT dynamics affects dendritic morphogenesis, and if Tao kinase activity is developmentally regulated to coordinate MT dynamics and dendritic morphogenesis. We explored the possible correlation between MT dynamics and dendritic morphogenesis together with the activity changes of Tao kinase in C1da and C4da neurons during larval development. Our data show that spatiotemporal changes in the number of dynamic MTs, but not polarity or polymerization speed, correlate with dendritic branching and Tao kinase activity. Our findings suggest that Tao kinase limits dendritic branching by controlling the abundance of dynamic MTs and we propose a novel model on how regulation of MT dynamics might influence dendritic morphogenesis.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,016

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2022
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