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Enregistrement W23001568 · doi:10.1093/hmg/dds397

Postgresql: Developer's Handbook

2001· book· en· W23001568 sur OpenAlexfundno aff
Ewald Geschwinde, Hans-Juergen Schonig

Notice bibliographique

RevueHuman Molecular Genetics · 2001
Typebook
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésComputer scienceDatabaseSyntaxProgramming languageCode (set theory)Operating systemWorld Wide WebArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silencing the mutant huntingtin gene (muHTT) is a direct and simple therapeutic strategy for the treatment of Huntington disease (HD) in principle. However, targeting the HD mutation presents challenges because it is an expansion of a common genetic element (a CAG tract) that is found throughout the genome. Moreover, the HTT protein is important for neuronal health throughout life, and silencing strategies that also reduce the wild-type HTT allele may not be well tolerated during the long-term treatment of HD. Several HTT silencing strategies are in development that target genetic sites in HTT that are outside of the CAG expansion, including HD mutation-linked single-nucleotide polymorphisms and the HTT promoter. Preclinical testing of these genetic therapies has required the development of a new mouse model of HD that carries these human-specific genetic targets. To generate a fully humanized mouse model of HD, we have cross-bred BACHD and YAC18 on the Hdh(-/-) background. The resulting line, Hu97/18, is the first murine model of HD that fully genetically recapitulates human HD having two human HTT genes, no mouse Hdh genes and heterozygosity of the HD mutation. We find that Hu97/18 mice display many of the behavioral changes associated with HD including motor, psychiatric and cognitive deficits, as well as canonical neuropathological abnormalities. This mouse line will be useful for gaining additional insights into the disease mechanisms of HD as well as for testing genetic therapies targeting human HTT.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,239 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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