The genetics of <scp>P</scp>arkinson's disease: Progress and therapeutic implications
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
The past 15 years has witnessed tremendous progress in our understanding of the genetic basis for Parkinson's disease (PD). Notably, whereas most mutations, such as those in SNCA, PINK1, PARK2, PARK7, PLA2G6, FBXO7, and ATP13A2, are a rare cause of disease, one particular mutation in LRRK2 has been found to be common in certain populations. There has been considerable progress in finding risk loci. To date, approximately 16 such loci exist; notably, some of these overlap with the genes known to contain disease-causing mutations. The identification of risk alleles has relied mostly on the application of revolutionary technologies; likewise, second-generation sequencing methods have facilitated the identification of new mutations in PD. These methods will continue to provide novel insights into PD. The utility of genetics in therapeutics relies primarily on leveraging findings to understand the pathogenesis of PD. Much of the investigation into the biology underlying PD has used these findings to define a pathway, or pathways, to pathogenesis by trying to fit disparate genetic defects onto the same network. This work has had some success, particularly in the context of monogenic disease, and is beginning to provide clues about potential therapeutic targets. Approaches toward therapies are also being provided more directly by genetics, notably by the reduction and clearance of alpha-synuclein and inhibition of Lrrk2 kinase activity. We believe this has been an exciting, productive time for PD genetics and, furthermore, that genetics will continue to drive the etiologic understanding and etiology-based therapeutic approaches in this disease.
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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 | 0,000 |
| 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