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Enregistrement W2304181148 · doi:10.1093/hmg/ddw081

Intermediate filament aggregates cause mitochondrial dysmotility and increase energy demands in giant axonal neuropathy

2016· article· en· W2304181148 sur OpenAlexaff
Eitan Israeli, Dilyan I. Dryanovski, Paul T. Schumacker, Navdeep S. Chandel, Jeffrey D. Singer, J.P. Julien, Robert D. Goldman, Puneet Opal

Notice bibliographique

RevueHuman Molecular Genetics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSkin and Cellular Biology Research
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésBiologyCell biologyMitochondrionCytoskeletonDorsal root ganglionIntermediate filamentPhenotypePathogenesisOxidative stressMotilityNeuroscienceCellGeneticsGeneEndocrinologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intermediate filaments (IFs) are cytoskeletal polymers that extend from the nucleus to the cell membrane, giving cells their shape and form. Abnormal accumulation of IFs is involved in the pathogenesis of number neurodegenerative diseases, but none as clearly as giant axonal neuropathy (GAN), a ravaging disease caused by mutations in GAN, encoding gigaxonin. Patients display early and severe degeneration of the peripheral nervous system along with IF accumulation, but it has been difficult to link GAN mutations to any particular dysfunction, in part because GAN null mice have a very mild phenotype. We therefore established a robust dorsal root ganglion neuronal model that mirrors key cellular events underlying GAN. We demonstrate that gigaxonin is crucial for ubiquitin-proteasomal degradation of neuronal IF. Moreover, IF accumulation impairs mitochondrial motility and is associated with metabolic and oxidative stress. These results have implications for other neurological disorders whose pathology includes IF accumulation.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,244 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations52
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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