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Enregistrement W2162993589 · doi:10.1002/jcb.24597

Investigation of Rett syndrome using pluripotent stem cells

2013· review· en· W2162993589 sur OpenAlexaff
Rana Dajani, S.-H. Koo, Gareth J. Sullivan, In‐Hyun Park

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Biochemistry · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthNorges Forskningsråd
Mots-clésRett syndromeInduced pluripotent stem cellReprogrammingMECP2Embryonic stem cellBiologyEpigeneticsNeuroscienceStem cellCell biologyPhenotypeGeneticsCellGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rett syndrome (RTT) is one of most prevalent female neurodevelopmental disorders. De novo mutations in X-linked MECP2 are mostly responsible for RTT. Since the identification of MeCP2 as the underlying cause of RTT, murine models have contributed to understanding the pathophysiology of RTT and function of MeCP2. Reprogramming is a procedure to produce induced pluripotent stem cells (iPSCs) by overexpression of four transcription factors. iPSCs obtain similar features as embryonic stem cells and are capable of self-renewing and differentiating into cells of all three layers. iPSCs have been utilized in modeling human diseases in vitro. Neurons differentiated from RTT-iPSCs showed the recapitulation of RTT phenotypes. Despite the early success, genetic and epigenetic instability upon reprogramming and ensuing maintenance of iPSCs raise concerns in using RTT-iPSCs as an accurate in vitro model. Here, we update the current iPSC-based RTT modeling, and its concerns and challenges.

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 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations28
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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