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Enregistrement W1868341197 · doi:10.13034/jsst.v1i1.62

Genetic Markers for Alzheimer's Disease

2015· article· en· W1868341197 sur OpenAlexvenueno aff
Vanessa Gomes

Notice bibliographique

RevueJournal of Student Science and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseGeneChromosomeMutationGeneticsAlzheimer's diseaseAmyloid precursor proteinBiologyMedicineGerontologyNeurosciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report aims to inform on the progression of research into the genetic factors involved in the development of Alzheimer’s disease (AD). AD is a life-altering disease that affects millions of individuals from varying races and ethnic backgrounds1. According to the National Institute on Aging, a faculty of the U.S. Department of Health and Human Services, AD has been ranked as the third leading cause of death in the United States, only behind cancer and heart failure. It is predicted that by 2050, approximately one in 45 Americans will be afflicted with the disease5. Distinctive physical indications of the onset of AD include neuron loss, amyloid plaques and neurofibrillary tangles5. Onset is not frequent prior to 60 years of age but can be caused by one of two reasons. The first is a mutation in the amyloid precursor protein (APP) gene on chromosome 21. This gene is responsible for the regulation of the production of amyloid beta (Aβ) proteins, which are known to be abundant in the brains of AD patients. A mutation in the gene leads to an inappropriate regulation of this protein. The second, and more common cause is a result of an unidentified gene on chromosome 14 in AD patients2. It has been confirmed that there is involvement of chromosome 19 in late onset AD (LOAD) as well1. Most of the genes that are associated with the development of AD have yet to be identified, but the research is bringing society closer and closer to that goal everyday.Ce rapport vise à fournir de l’information sur la progression de la recherche au sujet des facteurs génétiques impliqués dans le développement de la maladie d'Alzheimer (MA). La MA est une maladie bouleversant la vie de la personne et qui affecte des millions d’individus de diverses races et ethnicité1. Selon l'Institut national sur le vieillissement, un corps professoral du département américain de la santé et des services sociaux, la MA a été classée comme la troisième cause de décès aux États-Unis, ne cédant le pas qu’au cancer et à l'insuffisance cardiaque. Il est prévu que d'ici l'an 2050, environ une personne sur 45 Américains sera affligée avec cette maladie5.Des indications visuelles distinctives de l'apparition de la MA comprennent la perte des neurones, les plaques amyloïdes et des enchevêtrements neurofibrillaires5. L'apparition précoce n’est pas fréquente avant 60 ans, mais peut être causée par l'une des deux raisons. La première raison est une mutation dans le gène de la protéine précurseur de l'amyloïde (PPA) sur le chromosome 21. Ce gène est responsable de la régulation de la production de protéines bêta-amyloïde (Aß), qui sont connues pour être abondant dans le cerveau des patients atteints de la MA. Une mutation dans le gène conduit à une régulation inappropriée de cette protéine. La seconde cause, et celle-là plus communes sont le résultat d'un gène inconnu sur le chromosome 142. Il a été confirmé qu'il y a aussi une participation du chromosome 19 dans l'apparition tardive de la MA (ATMA)1. La plupart des gènes qui sont associés avec le développement de la MA n’ont pas encore été identifiés, mais la recherche rapproche la société de cet objectif de plus en plus tous les jours.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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