Progranulin in frontotemporal lobar degeneration and neuroinflammation
Notice bibliographique
Résumé
Progranulin (PGRN) is a pleiotropic protein that has gained the attention of the neuroscience community with recent discoveries of mutations in the gene for PGRN that cause frontotemporal lobar degeneration (FTLD). Pathogenic mutations in PGRN result in null alleles, and the disease is likely the result of haploinsufficiency. Little is known about the normal function of PGRN in the central nervous system apart from a role in brain development. It is expressed by microglia and neurons. In the periphery, PGRN is involved in wound repair and inflammation. High PGRN expression has been associated with more aggressive growth of various tumors. The properties of full length PGRN are distinct from those of proteolytically derived peptides, referred to as granulins (GRNs). While PGRN has trophic properties, GRNs are more akin to inflammatory mediators such as cytokines. Loss of the neurotrophic properties of PGRN may play a role in selective neuronal degeneration in FTLD, but neuroinflammation may also be important. Gene expression studies suggest that PGRN is up-regulated in a variety of neuroinflammatory conditions, and increased PGRN expression by microglia may play a pivotal role in the response to brain injury, neuroinflammation and neurodegeneration.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».