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Enregistrement W2040257071 · doi:10.2174/157015907780866893

Parkinsons Disease: Genetics and Beyond

2007· article· en· W2040257071 sur OpenAlexaff
Neeraj Inamdar, D.K. Arulmozhi, Anurag Tandon, S. L. Bodhankar

Notice bibliographique

RevueCurrent Neuropharmacology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubstantia nigraNeuroscienceParkinParkinson's diseaseBiologyIntracellularCatecholaminergicDiseaseMicrogliaDopaminergicDopamineMedicineCell biologyPathologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parkinson's disease (PD) is characterized clinically by resting tremor, rigidity, bradykinesia and postural instability due to progressive and selective loss of dopamine neurons in the ventral substantia nigra, with the presence of ubiquitinated protein deposits called Lewy bodies in the neurons. The pathoetiology of cell death in PD is incompletely understood and evidence implicates impaired mitochondrial complex I function, altered intracellular redox state, activation of proapoptotic factors and dysfunction of ubiquitinproteasome pathway. Now it is believed that genetic aberration, an environmental toxin or combination of both leads to a cascade of events culminating in the destruction of myelinated brainstem catecholaminergic neurons. Also the role of production of significant levels of abnormal proteins, which may misfold, aggregate and interfere with intracellular processes causing cytotoxicity has recently been hypothesized. In this article, the diverse pieces of evidence that have linked the various factors responsible for the pathophysiology of PD are reviewed with special emphasis to various candidate genes and proteins. Furthermore, the present therapeutic strategies and futuristic approaches for the pharmacotherapy of PD are critically discussed.

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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations45
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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