Wnt signaling networks in autism spectrum disorder and intellectual disability
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
BACKGROUND: Genetic factors play a major role in the risk for neurodevelopmental disorders such as autism spectrum disorders (ASDs) and intellectual disability (ID). The underlying genetic factors have become better understood in recent years due to advancements in next generation sequencing. These studies have uncovered a vast number of genes that are impacted by different types of mutations (e.g., de novo, missense, truncation, copy number variations). ABSTRACT: Given the large volume of genetic data, analyzing each gene on its own is not a feasible approach and will take years to complete, let alone attempt to use the information to develop novel therapeutics. To make sense of independent genomic data, one approach is to determine whether multiple risk genes function in common signaling pathways that identify signaling "hubs" where risk genes converge. This approach has led to multiple pathways being implicated, such as synaptic signaling, chromatin remodeling, alternative splicing, and protein translation, among many others. In this review, we analyze recent and historical evidence indicating that multiple risk genes, including genes denoted as high-confidence and likely causal, are part of the Wingless (Wnt signaling) pathway. In the brain, Wnt signaling is an evolutionarily conserved pathway that plays an instrumental role in developing neural circuits and adult brain function. CONCLUSIONS: We will also review evidence that pharmacological therapies and genetic mouse models further identify abnormal Wnt signaling, particularly at the synapse, as being disrupted in ASDs and contributing to disease pathology.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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