Activity-Dependent Neuroprotective Protein (ADNP): A Case Study for Highly Conserved Chordata-Specific Genes Shaping the Brain and Mutated in Cancer
Notice bibliographique
Résumé
The recent finding of activity-dependent neuroprotective protein (ADNP) as a protein decreased in serum of patients with Alzheimer's disease (AD) compared to controls, alongside with the discovery of ADNP mutations in autism and coupled with the original description of cancer mutations, ignited an interest for a comparative analysis of ADNP with other AD/autism/cancer-associated genes. We strive toward a better understanding of the molecular structure of key players in psychiatric/neurodegenerative diseases including autism, schizophrenia, and AD. This article includes data mining and bioinformatics analysis on the ADNP gene and protein, in addition to other related genes, with emphasis on recent literature. ADNP is discovered here as unique to chordata with specific autism mutations different from cancer-associated mutation. Furthermore, ADNP exhibits similarities to other cancer/autism-associated genes. We suggest that key genes, which shape and maintain our brain and are prone to mutations, are by in large unique to chordata. Furthermore, these brain-controlling genes, like ADNP, are linked to cell growth and differentiation, and under different stress conditions may mutate or exhibit expression changes leading to cancer propagation. Better understanding of these genes could lead to better therapeutics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».