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Enregistrement W2013279598 · doi:10.4161/bbug.3.1.17696

Genetic analysis of Down syndrome facilitated by mouse chromosome engineering

2012· article· en· W2013279598 sur OpenAlexaff
Li Zhang, Da‐Wei Fu, Pavel V. Belichenko, Chunhong Liu, Alexander M. Kleschevnikov, Annie Pao, Ping Liang, Steven J. Clapcote, William C. Mobley, Yichao Yu

Notice bibliographique

RevueBioengineered · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensCanadian Sleep SocietyBrock University
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésChromosome 21Down syndromeBiologyPhenotypeTrisomyGeneticsAneuploidyChromosomeDYRK1AGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human trisomy 21 is the most frequent live-born human aneuploidy and causes a constellation of disease phenotypes classified as Down syndrome, which include heart defects, myeloproliferative disorder, cognitive disabilities and Alzheimer-type neurodegeneration. Because these phenotypes are associated with an extra copy of a human chromosome, the genetic analysis of Down syndrome has been a major challenge. To complement human genetic approaches, mouse models have been generated and analyzed based on evolutionary conservation between the human and mouse genomes. These efforts have been greatly facilitated by Cre/loxP-mediated mouse chromosome engineering, which may result in the establishment of minimal critical genomic regions and eventually new dosage-sensitive genes associated with Down syndrome phenotypes. The success in genetic analysis of Down syndrome will further enhance our understanding of this disorder and lead to better strategies in developing effective therapeutic interventions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,248 · 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'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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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