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Enregistrement W2027426886 · doi:10.1074/jbc.r700041200

Closing the Gap on Autosomal Dominant Connexin-26 and Connexin-43 Mutants Linked to Human Disease

2007· review· en· W2027426886 sur OpenAlexaff
Dale W. Laird

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2007
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnexins and lens biology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConnexinBiologyGeneticsGenePhenotypeMutationGap junctionIntracellular

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cells within the vast majority of human tissues communicate directly through clustered arrays of intercellular channels called gap junctions. Gene ablation studies in mouse models have revealed that these intercellular channels are necessary for a variety of organ functions and that some of these genes are essential for survival. Molecular genetics has uncovered that germ line mutations in nearly half of the genes that encode the 21-member connexin family of gap junction proteins are linked to one or more human diseases. Frequently, these mutations are autosomal recessive, whereas in other cases, autosomal dominant mutations manifest as disease. Given the broad and overlapping distribution of connexins in a wide arrangement of tissues, it is hard to predict where connexin-linked diseases will clinically manifest. For instance, the most prevalent connexin in the human body is connexin-43 (Cx43), yet autosomal dominant mutations in the GJA1 gene, which encodes Cx43, exhibit modest developmental disorders resulting in a disease termed oculodentodigital dysplasia. Autosomal recessive mutations in the gene encoding Cx26 result in moderate to severe sensorineural hearing loss, whereas autosomal dominant mutations produce hearing loss and a wide range of skin diseases, including palmoplantar keratoderma. Here, we will focus on autosomal dominant mutations of the genes encoding Cx26 and Cx43 in relation to models that link genotypes to phenotypic outcomes with particular reference to how these approaches provide insight into human 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations70
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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