Fishing for causes and cures of motor neuron disorders
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.
Notice bibliographique
Résumé
Motor neuron disorders (MNDs) are a clinically heterogeneous group of neurological diseases characterized by progressive degeneration of motor neurons, and share some common pathological pathways. Despite remarkable advances in our understanding of these diseases, no curative treatment for MNDs exists. To better understand the pathogenesis of MNDs and to help develop new treatments, the establishment of animal models that can be studied efficiently and thoroughly is paramount. The zebrafish (Danio rerio) is increasingly becoming a valuable model for studying human diseases and in screening for potential therapeutics. In this Review, we highlight recent progress in using zebrafish to study the pathology of the most common MNDs: spinal muscular atrophy (SMA), amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and hereditary spastic paraplegia (HSP). These studies indicate the power of zebrafish as a model to study the consequences of disease-related genes, because zebrafish homologues of human genes have conserved functions with respect to the aetiology of MNDs. Zebrafish also complement other animal models for the study of pathological mechanisms of MNDs and are particularly advantageous for the screening of compounds with therapeutic potential. We present an overview of their potential usefulness in MND drug discovery, which is just beginning and holds much promise for future therapeutic development.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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