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Enregistrement W1913086588 · doi:10.1016/j.celrep.2015.06.019

The Regulatory Machinery of Neurodegeneration in In Vitro Models of Amyotrophic Lateral Sclerosis

2015· article· en· W1913086588 sur OpenAlexfundno aff
Burcin Ikiz, Mariano J. Alvarez, Diane B. Ré, Virginia Le Verche, Kristin A. Politi, Francesco Lotti, Sudarshan Phani, Radhika Pradhan, Changhao Yu, Gist F. Croft, Arnaud Jacquier, Christopher E. Henderson, Andrea Califano, Serge Przedborski

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of OttawaNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthNational Institute of Environmental Health SciencesPhilippe Foundation
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisNeurodegenerationNeuroscienceIn vitroBiologyMedicineDiseaseGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurodegenerative phenotypes reflect complex, time-dependent molecular processes whose elucidation may reveal neuronal class-specific therapeutic targets. The current focus in neurodegeneration has been on individual genes and pathways. In contrast, we assembled a genome-wide regulatory model (henceforth, "interactome"), whose unbiased interrogation revealed 23 candidate causal master regulators of neurodegeneration in an in vitro model of amyotrophic lateral sclerosis (ALS), characterized by a loss of spinal motor neurons (MNs). Of these, eight were confirmed as specific MN death drivers in our model of familial ALS, including NF-κB, which has long been considered a pro-survival factor. Through an extensive array of molecular, pharmacological, and biochemical approaches, we have confirmed that neuronal NF-κB drives the degeneration of MNs in both familial and sporadic models of ALS, thus providing proof of principle that regulatory network analysis is a valuable tool for studying cell-specific mechanisms of neurodegeneration.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations54
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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