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Enregistrement W7099070493

Strategic

2016· article· en· W7099070493 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Failure Analysis and Simulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbryonic stem cellLethal alleleMutagenesisGenetic screenGene knockoutModel organismGeneMutantForward genetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2680,109

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,180 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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