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Enregistrement W2135792745 · doi:10.1002/biof.1013

Protein oxidation in Huntington disease

2012· review· en· W2135792745 sur OpenAlexaff
Maria Alba Sorolla, Maria J. Rodríguez Colman, Núria Vall‐llaura, Jordi Tamarit, Joaquim Ros, Elisa Cabiscol

Notice bibliographique

RevueBioFactors · 2012
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesEli Lilly and Company
Mots-clésBiochemistryOxidative stressOxidative phosphorylationHuntingtinDopamineHeat shock proteinBiologyChemistryEnzymeEndocrinologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Huntington disease (HD) is an inherited neurodegenerative disorder caused by expansion of CAG repeats in the huntingtin gene, affecting initially the striatum and progressively the cortex. Oxidative stress, and consequent protein oxidation, has been described as important to disease progression. This review focuses on recent advances in the field, with a particular emphasis on the identified target proteins and the role that their oxidation has or might have in the pathophysiology of HD. Oxidation and the resulting inactivation and/or degradation of important proteins can explain the impairment of several metabolic pathways in HD. Oxidation of enzymes involved in ATP synthesis can account for the energy deficiency observed. Impairment of protein folding and degradation can be due to oxidation of several heat shock proteins and Valosin-containing protein. Oxidation of two enzymes involved in the vitamin B6 metabolism could result in decreased availability of pyridoxal phosphate, which is a necessary cofactor in transaminations, the kynurenine pathway and the synthesis of glutathione, GABA, dopamine and serotonin, all of which have a key role in HD pathology. In addition, protein oxidation often contributes to oxidative stress, aggravating the molecular damage inside the cell.

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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations47
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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