Evolving networks as coupled differential equations: a phenotypic model of Dipterans during embryogenesis
Bibliographic record
Abstract
ABR ÉG ÉUn réseau complexe de gènes définit le profil génétique selon l'axe antéro-postérieur de certains individus de la famille des diptères et établit un modèle robuste qui diffère légèrement entre les espèces.Les différences dans la configuration spatiale des gènes de segmentation de Drosophila et Anopheles suggèrent que les paramètres définissant leurs réseaux ont évolué différemment à partir de leur dernier ancêtre commun.L'étude du réseau, défini par un ensemble d'équations différentielles, en utilisant notre algorithme génétique révèle une trajectoire phénotypique qui explique ces différences tout en conservant des conditions nécessaires pour garder des espèces viables pendant l'évolution.Cette recherche à travers un "hyperespace" de paramètres en utilisant l'algorithme génétique prédit des homologies entre les différents modules contrôlant les bandes de gène cible invariant eve.De plus, un modèle de réseau est développé pour expliquer la polarité du motif de gènes de segmentation exprimés dans l'embryon, ce qui suggère que cette éspèce ancestrale exploitait un réseau dynamique pour établir un motif périodique des autres gènes de segmentation par rapport à eve.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".