A cell fate mapping simulation laboratory to increase undergraduate students’ understanding of early developmental processes in frog, zebrafish, and tunicate embryos
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Fate mapping is an essential technique in developmental biology that allows researchers to track the future identity or “fate” of embryonic cells in an organism. However, the experimental procedure for constructing fate maps is tedious, time-consuming, and technically challenging, making it difficult to incorporate as an undergraduate lab experience. Here, we describe a hands-on undergraduate laboratory activity that allows students to generate and examine model organisms’ fate maps, employing a free, user-friendly web-based app, FatemapApp ( http://fatemapapp.com/ ). Students used the app to construct the fate maps for the 32-cell stage Xenopus laevis frog embryo, the gastrula stage Danio rerio zebrafish embryo, and the 76-cell stage Holocynthia roretzi tunicate embryo. Individual analysis of the maps allows students to identify the potential of cells to contribute to one or multiple tissues and their probability of moving and mixing with the neighboring cells. Subsequently, cross-species comparative analysis allows students to infer tissue organization across chordate and vertebrate embryos that may be evolutionarily conserved. Surveys showed that the students found this activity engaging and valuable, reporting a deeper understanding of the rationale, methodology, and outcomes underlying the construction of fate maps. Furthermore, students reported increased comprehension of embryonic development and its processes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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.
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 ».