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Enregistrement W900440242 · doi:10.1128/microbiolspec.mdna3-0009-2014

Mammalian Endogenous Retroviruses

2015· review· en· W900440242 sur OpenAlexafffund
Dixie L. Mager, Jonathan P. Stoye

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2015
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFrancis Crick Institute
Mots-clésEndogenous retrovirusBiologyGenomeGeneGeneticsRetrovirusLong terminal repeatHuman genomeDomesticationEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over 40% of mammalian genomes comprise the products of reverse transcription. Among such retrotransposed sequences are those characterized by the presence of long terminal repeats (LTRs), including the endogenous retroviruses (ERVs), which are inherited genetic elements closely resembling the proviruses formed following exogenous retrovirus infection. Sequences derived from ERVs make up at least 8 to 10% of the human and mouse genomes and range from ancient sequences that predate mammalian divergence to elements that are currently still active. In this chapter we describe the discovery, classification and origins of ERVs in mammals and consider cellular mechanisms that have evolved to control their expression. We also discuss the negative effects of ERVs as agents of genetic disease and cancer and review examples of ERV protein domestication to serve host functions, as in placental development. Finally, we address growing evidence that the gene regulatory potential of ERV LTRs has been exploited multiple times during evolution to regulate genes and gene networks. Thus, although recently endogenized retroviral elements are often pathogenic, those that survive the forces of negative selection become neutral components of the host genome or can be harnessed to serve beneficial roles.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,009

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations229
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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