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Enregistrement W2077004154 · doi:10.1155/2012/415825

Linking Epigenetics to Human Disease and Rett Syndrome: The Emerging Novel and Challenging Concepts in MeCP2 Research

2012· review· en· W2077004154 sur OpenAlexafffund
Robby M. Zachariah, Mojgan Rastegar

Notice bibliographique

RevueNeural Plasticity · 2012
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaScottish Rite Charitable Foundation of CanadaUniversity of ManitobaManitoba Health Research CouncilHealth Sciences Centre Foundation
Mots-clésRett syndromeMECP2EpigeneticsNeuroscienceBiologyDiseaseGeneGeneticsBioinformaticsMedicinePhenotypeInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epigenetics refer to inheritable changes beyond DNA sequence that control cell identity and morphology. Epigenetics play key roles in development and cell fate commitments and highly impact the etiology of many human diseases. A well-known link between epigenetics and human disease is the X-linked MECP2 gene, mutations in which lead to the neurological disorder, Rett Syndrome. Despite the fact that MeCP2 was discovered about 20 years ago, our current knowledge about its molecular function is not comprehensive. While MeCP2 was originally found to bind methylated DNA and interact with repressor complexes to inhibit and silence its genomic targets, recent studies have challenged this idea. Indeed, depending on its interacting protein partners and target genes, MeCP2 can act either as an activator or as a repressor. Furthermore, it is becoming evident that although Rett Syndrome is a progressive and postnatal neurological disorder, the consequences of MeCP2 deficiencies initiate much earlier and before birth. To comprehend the novel and challenging concepts in MeCP2 research and to design effective therapeutic strategies for Rett Syndrome, a targeted collaborative effort from scientists in multiple research areas to clinicians is required.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,386
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

Citations94
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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