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Enregistrement W2084881641 · doi:10.1039/c2mb25118c

Combining redox-proteomics and epigenomics to explain the involvement of oxidative stress in psychiatric disorders

2012· review· en· W2084881641 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMolecular BioSystems · 2012
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxidative stressEpigeneticsEpigenomicsSchizophrenia (object-oriented programming)ProteomicsDNA methylationBipolar disorderBioinformaticsDNA damagePsychiatryBiologyNeuroscienceComputational biologyMedicineDNAGeneticsBiochemistryGeneCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychiatric disorders affect approximately 10% of adults in North-America. The complex nature of these illnesses makes the search for their pathophysiology a challenge. However, studies have consistently shown that mitochondrial dysfunction and oxidative stress are common features across major psychiatric disorders, including bipolar disorder and schizophrenia. Nevertheless, little is known about specific targets of oxidation in the brain. The search for redox sensors (protein targets for oxidation) will offer information about which pathways are regulated by oxidation in psychiatric disorders. Additionally, DNA is also a target for oxidative damage and recently, studies have suggested that oxidation of cytosine and guanosine can serve as an epigenetic modulator by decreasing or preventing further DNA methylation. Therefore, this review aims to discuss how we can use redox-proteomics and epigenomics to help explain the role of oxidative damage in major psychiatric disorders, which may ultimately lead to the identification of targets for development of new medications.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,251 · 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