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Enregistrement W2559777674 · doi:10.1113/jp270213

New perspectives on amyotrophic lateral sclerosis: the role of glial cells at the neuromuscular junction

2016· review· en· W2559777674 sur OpenAlexafffund
Danielle Arbour, Christine Vande Velde, Richard Robitaille

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisNeuroscienceNeuromuscular junctionDenervationSynapseBiologyMotor neuronSpinal cordDiseaseMedicineAnatomyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a disease leading to the death of motor neurons (MNs). It is also recognized as a non-cell autonomous disease where glial cells in the CNS are involved in its pathogenesis and progression. However, although denervation of neuromuscular junctions (NMJs) represents an early and major event in ALS, the importance of glial cells at this synapse receives little attention. An interesting possibility is that altered relationships between glial cells and MNs in the spinal cord in ALS may also take place at the NMJ. Perisynaptic Schwann cells (PSCs), which are glial cells at the NMJ, show great morphological and functional adaptability to ensure NMJ stability, maintenance and repair. More specifically, PSCs change their properties according to the state of innervation. Hence, abnormal changes or lack of changes can have detrimental effects on NMJs in ALS. This review will provide an overview of known and hypothesized interactions between MN nerve terminals and PSCs at NMJs during development, aging and ALS-induced denervation. These neuron-PSC interactions may be crucial to the understanding of how degenerative changes begin and progress at NMJs in ALS, and represent a novel therapeutic target.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations77
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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