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Enregistrement W2787504356 · doi:10.1098/rsob.170216

Rett syndrome: a neurological disorder with metabolic components

2018· review· en· W2787504356 sur OpenAlexaff
Stephanie M. Kyle, Neeti Vashi, Monica J. Justice

Notice bibliographique

RevueOpen Biology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesRett Syndrome Research Trust
Mots-clésRett syndromeMECP2BiologyNeuroscienceNeurological disorderPhenotypeBioinformaticsNeurodevelopmental disorderGeneGeneticsCentral nervous system disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rett syndrome (RTT) is a neurological disorder caused by mutations in the X-linked gene methyl-CpG-binding protein 2 ( MECP2 ), a ubiquitously expressed transcriptional regulator. Despite remarkable scientific progress since its discovery, the mechanism by which MECP2 mutations cause RTT symptoms is largely unknown. Consequently, treatment options for patients are currently limited and centred on symptom relief. Thought to be an entirely neurological disorder, RTT research has focused on the role of MECP2 in the central nervous system. However, the variety of phenotypes identified in Mecp2 mutant mouse models and RTT patients implicate important roles for MeCP2 in peripheral systems. Here, we review the history of RTT, highlighting breakthroughs in the field that have led us to present day. We explore the current evidence supporting metabolic dysfunction as a component of RTT, presenting recent studies that have revealed perturbed lipid metabolism in the brain and peripheral tissues of mouse models and patients. Such findings may have an impact on the quality of life of RTT patients as both dietary and drug intervention can alter lipid metabolism. Ultimately, we conclude that a thorough knowledge of MeCP2's varied functional targets in the brain and body will be required to treat this complex syndrome.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations216
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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