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Enregistrement W2012232878 · doi:10.1038/cddis.2012.121

An in vitro perspective on the molecular mechanisms underlying mutant huntingtin protein toxicity

2012· review· en· W2012232878 sur OpenAlexaff
Giulia Cisbani, Francesca Cicchetti

Notice bibliographique

RevueCell Death and Disease · 2012
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuntingtinCell biologyMutantIn vitroToxicityBiologyChemistryComputational biologyBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Huntington's disease (HD) is a devastating neurodegenerative disorder whose main hallmark is brain atrophy. However, several peripheral organs are considerably affected and their symptoms may, in fact, manifest before those resulting from brain pathology. HD is of genetic origin and caused by a mutation in the huntingtin gene. The mutated protein has detrimental effects on cell survival, but whether the mutation leads to a gain of toxic function or a loss of function of the altered protein is still highly controversial. Most currently used in vitro models have been designed, to a large extent, to investigate the effects of the aggregation process in neuronal-like cells. However, as the pathology involves several other organs, new in vitro models are critically needed to take into account the deleterious effects of mutant huntingtin in peripheral tissues, and thus to identify new targets that could lead to more effective clinical interventions in the early course of the disease. This review aims to present current in vitro models of HD pathology and to discuss the knowledge that has been gained from these studies as well as the new in vitro tools that have been developed, which should reflect the more global view that we now have of the disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations101
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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