The Challenge of Choosing a Negative Control: A Behavioural and Morphological Characterization of Various <i>unc-43</i> LOF Alleles in the Model Organism <i>C. elegans</i>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Loss-of-Function (LOF) analyses have been pivotal in the discovery of genetic function in biological processes. However, phenotypic variation can occur between different supposedly LOF alleles of the same gene. We investigated the body of research surrounding the nematode ortholog of the Calcium/Calmodulin-dependent protein Kinase II (CAMKII), unc-43 , because of its relevance in a large range of biological functions. Our analysis shows that published findings on unc-43 function were obtained from studies using numerous loss-of-function alleles, leading to potential challenges in aligning research findings. We investigated the similarity of these putative loss-of-function (LOF) mutations by using the Multi-Worm Tracker (Swierczek et al., 2011) to phenotype nine LOF alleles across 27 phenotypes, spanning morphology, baseline locomotion and habituation learning and memory. Interestingly, our study reveals significant differences in phenotypes for these LOF alleles. From our data, we have identified the three putative LOF alleles with the most severe and similar phenotypes propose for two of them ( n498n1186 and js125) to be regarded as reference alleles to streamline future research on unc-43 function. This data will help future researchers optimise their research of unc-43 function and determine how to choose a strain/strains to use as a negative control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».