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Enregistrement W2011136084 · doi:10.1111/j.1365-2990.2006.00819.x

Abnormalities of the nucleus and nuclear inclusions in neurodegenerative disease: a work in progress

2007· review· en· W2011136084 sur OpenAlexaff
John Woulfe

Notice bibliographique

RevueNeuropathology and Applied Neurobiology · 2007
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrontotemporal dementiaBiologyNeuroscienceDiseasePathologicalPathogenesisInclusion bodiesNeurodegenerationProtein aggregationPathologyCell nucleusMechanism (biology)NucleusCell biologyDementiaMedicineGeneticsImmunologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurodegenerative diseases are characterized pathologically by the abnormal accumulation of pathogenic protein species within the cell. Several neurodegenerative diseases feature intranuclear protein aggregation in the form of intranuclear inclusion bodies. Studies of these intranuclear inclusions are providing important clues regarding the cellular pathophysiology of these diseases, as exemplified by recent progress in defining the genetic basis of a subset of frontotemporal dementia cases. The precise role of intranuclear inclusion bodies in disease pathogenesis is currently a focus of debate. The present review provides an overview of the diverse family of neurodegenerative diseases in which nuclear inclusions form part of the neuropathological spectrum. In addition, current pathogenetic concepts relevant to these diseases will be reviewed and arguments for and against a protective role for intranuclear inclusions will be presented. The relationship of pathological intranuclear inclusions to functional intranuclear bodies will also be discussed. Finally, by analogy with pathological intranuclear inclusions, I will speculate on the possibility that intranuclear protein aggregation may represent a constitutive cellular protective mechanism occurring in neurons under physiological conditions.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,305
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations88
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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