Guider et intégrer pour un épissage diversifié
Bibliographic record
Abstract
Trente années se sont écoulées depuis la découverte de l’épissage alternatif et notre compréhension des mécanismes de régulation demeure encore très incomplète malgré l’importance de ce processus dans les maladies humaines. Des percées récentes ont néanmoins permis d’identifier une panoplie d’activateurs et de répresseurs liant des séquences introniques et exoniques. L’expression différentielle de ces facteurs et leur utilisation combinée permettraient à la cellule d’effectuer le choix des sites d’épissage de façon précise et spécifique. Afin de conjuguer ces décisions avec d’autres processus cellulaires, certains de ces régulateurs sont recrutés durant la transcription, et leur activité est souvent intégrée aux voies de signalisation. Des efforts soutenus combinant approches classiques et technologies de pointe devraient confirmer le rôle exceptionnel de l’épissage alternatif comme agent diversificateur du protéome et améliorer notre connaissance des réseaux de régulation sous-jacents.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".