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Enregistrement W4417502184 · doi:10.1002/ar.70115

Role of soft tissue and bone interactions in the developmental integration and modularity of the skull in neural crest‐specific gap junction alpha‐1 knockout mice

2025· article· en· W4417502184 sur OpenAlexafffund
Alyssa Moore, Madeline S. G. Tourigny, Diana Quinonez, Kevin Barr, Matthew W. Grol, Katherine E. Willmore

Notice bibliographique

RevueThe Anatomical Record · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDevelopmental Biology and Gene Regulation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesRobarts Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésSkullNeural crestModularity (biology)VertebrateCranial neural crestPhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The vertebrate skull is composed of bones derived from neural crest cells and mesoderm. The evolutionary capacity of the skull has been linked, in part, to the emergence of neural crest cells; however, this increased capacity for evolutionary change requires that variation within neural crest- and mesoderm-derived bones remains partly autonomous. One way to assess whether tissue origin leads to discrete patterns of variation is through measures of morphological integration and modularity. In this study, we use a neural crest-specific gap junction alpha-1 (Gja1) knockout mouse model (Cx43cKO) to determine the effect of tissue origin on skull integration and modularity. Micro-computed tomography images obtained from embryonic, newborn, and 2-month Cx43cKO and wildtype (Cx43WT) mice were used to measure and compare skull shape, size, integration, and modularity between genotypes. To determine if the phenotypic differences observed between genotypes reflect Cx43 function, mRNA expression data for markers of bone differentiation were measured from the neural crest-derived frontal bones and mesoderm-derived parietal and occipital bones. We found that patterns of integration and modularity change over development and these changes correspond with differences in Cx43 expression throughout the lifespan. Most interestingly, the patterns of developmental integration and modularity we observed at birth were influenced most greatly by tissue interactions, rather than Cx43 expression in the bones. Ultimately, our findings highlight the power of experimental models for investigating integration and modularity and the importance of tissue interactions in skull development.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,000
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)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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