Notice bibliographique
Résumé
importance and value of embryonic phenotyping The International Mouse Phenotyping Consortium (IMPC; www.mousephenotype.org) aims to create 20,000 knockout (KO) mouse strains over the next 10 years, with viable strains undergoing comprehensive phenotyping as adult mice in order to identify the consequences of gene disruption. It is estimated that at least 30% of all KO strains will die during embryonic or perinatal periods and will not, therefore, pass through the adult phenotyping pipeline. However, systematic identification of such homozygous lethal KO lines presents the scientific community with a unique opportunity to study thousands of lethal phenotypes, unlocking a treasure trove of information relevant to gene function during embryonic growth, differentiation and organogenesis. This potential has been recognised by the mouse genetics community, as evidenced by previous IMPC workshops (Toronto, April 2010; Barcelona, February 2011), focus groups and user surveys in which embryonic development was considered an important stage that should be included in the IMPC pipeline (Brown and Moore, 2012). Identifying and characterising embryonic lethal mutant phenotypes is particularly important for understanding the roles of genes for which little to nothing is known. Embryonic lethal screens in model organisms, ranging in complexity from invertebrates to mammalian models, have to date proved extremely successful for the identification of genes and pathways that control developmental programmes. Recent case studies in the mouse include gene trapping (Cox et al., 2010) and chemical mutagenesis (Boles et al., 2009) screens covering proportions of the X chromosome and chromosome 11, respectively. These screens have demonstrated the power of forward genetic approaches for revealing functions of poorly annotated genes. For example, in the
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».