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Enregistrement W2020848875 · doi:10.1002/jnr.20449

Mice with the deleted neurofilament of low-molecular-weight (Nefl) gene: 1. Effects on regional brain metabolism

2005· article· en· W2020848875 sur OpenAlexafffund
Martine Dubois, Robert Lalonde, Jean‐Pierre Julien, C. Strazielle

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal General HospitalHôpital Saint-Luc
Organismes subventionnairesNational Institutes of Natural SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of HealthNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésBrainstemAmyotrophic lateral sclerosisCerebellumNeurofilamentBiologyCytochrome c oxidaseMotor neuronNeuroscienceDeep cerebellar nucleiInternal medicineCell biologySpinal cordCerebellar cortexMitochondrionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuronal intermediate filaments consist of the NFL subunit linked with NFM and NFH, and their alterations have been proposed as a pathogenesic cause in motor neuron diseases. Depletion of the Nefl gene in mice mimicks the reduced NFL mRNA levels seen in amyotrophic lateral sclerosis and causes perikaryal accumulation of neurofilament proteins and axonal hypotrophy in motoneurons. NFL -/- mice were evaluated for regional brain metabolism by means of quantitative histochemical estimation of cytochrome oxidase (COx) activity. The NFL null mice displayed enzymatic activity alterations in numerous hindbrain regions, mainly the cerebellum, connected regions of the brainstem (red nucleus, vestibular nuclei, and reticular formation), and cranial nerve nuclei. All of the affected regions presented elevated COx activity, except for the Purkinje cells of the cerebellum and the magnocellular red nucleus, where enzymatic activity was lower. NFL-disrupted mice displayed functional alterations in brainstem sensorimotor regions affected in amyotrophic lateral sclerosis.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,671

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations14
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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