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Enregistrement W2070703548 · doi:10.1517/17530059.2.5.577

Biomarker identification for diagnosis of Alzheimer's disease

2008· article· en· W2070703548 sur OpenAlexaff
Steven Pelech

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Medical Diagnostics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaKinexus Bioinformatics Corporation (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomarkerProteomicsMedicinePathologyDiseaseAlzheimer's diseaseTau proteinPeripheral blood mononuclear cellDifferential diagnosisBioinformaticsBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is one of the most pressing and difficult to diagnose unmet diseases confronting industrialized countries. It is characterized by the appearance in the post mortem autopsied AD brain of amyloid plaques containing Aβ42 and paired helical filaments in neurofibrillary tangles with hyperphosphorylated tau. OBJECTIVE: To investigate the potential of proteomics approaches for AD diagnosis. METHODS: This reviews focuses on studies of the altered phosphorylation of tau and other proteins as detected in brain biopsy, cerebral spinal fluid (CSF) and blood samples. RESULTS/CONCLUSION: Detection of decreased Aβ42, and increased total and hyperphosphorylated tau in CSF from AD patients can provide a fairly reliable diagnosis. Furthermore, very recent studies have demonstrated altered levels of cytokines in plasma and differential gene expression and protein phosphorylation in peripheral blood mononuclear cells from AD patients. Identification of the roles of these proteins may provide valuable insights into the underlying molecular pathology of AD and possible sites for therapeutic intervention.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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