FIAT véhicule de nouveaux mécanismes de contrôle Transcriptionnel de la masse osseuse
Bibliographic record
Abstract
> Les dix récentes années ont amené des percées spectaculaires dans notre compréhension de la différenciation et de la fonction de l'ostéoblaste, la cellule responsable de la formation osseuse.En particulier, l'identification et l'étude des facteurs de transcription Runx2 et Osx ont élucidé les mécanismes transcriptionnels régissant la différenciation de l'ostéoblaste et l'expression particulière des gènes qui jouent un rôle dans la fonction de ce type cellulaire [1].Plus récemment, il est apparu que la régulation de l'activité de ces facteurs dépend notamment d'interactions protéine-protéine, comme en témoigne l'inhibition de l'activité de Runx2 par Twist-1 et -2 [2].Une compréhension globale du mécanisme de régulation transcriptionnelle de la fonction ostéoblastique appelle donc une analyse plus complète des interactions protéiques où entrent en jeu les activateurs et les répresseurs de l'expression génique dans l'ostéoblaste.Le facteur à glissière à leucines Atf4 fait également partie des déterminants majeurs de l'activité ostéoblastique [3].Il a été démonté qu'Atf4 module la différenciation de l'ostéoblaste [3], la transcription du gène ostéocalcine [3, 4], de même que la synthèse du collagène de type I [3].Il est évident qu'avec un tel éventail d'actions, l'activité d'Atf4 se doit d'être sous étroite surveillance.Ainsi, la demi-vie d'Atf4 est régulée par ubiquitinylation [5].De même, son activité transcriptionnelle est modulée après sa phosphorylation par les kinases Rsk2 (ribosomal S6 kinase-2) [3] ou PKA (protein kinase A) [6].Nous avons
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
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".