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Enregistrement W2500647738 · doi:10.5582/irdr.2016.01056

Targeting mRNA for the treatment of facioscapulohumeral muscular dystrophy

2016· review· en· W2500647738 sur OpenAlexafffund
Bo Bao, Rika Maruyama, Toshifumi Yokota

Notice bibliographique

RevueIntractable & Rare Diseases Research · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensMuscular Dystrophy CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMuscular Dystrophy CanadaNational Institutes of HealthUniversity of AlbertaWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research Institute
Mots-clésFacioscapulohumeral muscular dystrophyGene knockdownMedicineMuscular dystrophyPathogenesisHomeoboxAntisense therapyGeneGeneticsTranscription factorBioinformaticsCancer researchPathologyOligonucleotideBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Facioscapulohumeral muscular dystrophy (FSHD) is an inherited autosomal dominant disorder characterized clinically by progressive muscle degeneration. Currently, no curative treatment for this disorder exists. FSHD patients are managed through physiotherapy to improve function and quality of life. Over the last two decades, FSHD has been better understood as a disease genetically characterized by a pathogenic contraction of a subset of macrosatellite repeats on chromosome 4. Specifically, several studies support an FSHD pathogenesis model involving the aberrant expression of the double homeobox protein 4 (DUX4) gene. Hence, potential therapies revolving around inhibition of DUX4 have been explored. One of the potential treatment options is the use of effective antisense oligonucleotides (AOs) to knockdown expression of the myopathic DUX4 gene and its downstream molecules including paired-like homeodomain transcription factor 1 (PITX1). Success in the suppression of PITX1 expression has already been demonstrated systemically in vivo in recent studies. In this article, we will review the pathogenesis of FSHD and the latest research involving the use of antisense knockdown therapy.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,848

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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