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Enregistrement W2792332276 · doi:10.1111/jnc.14323

Animal models of Wilson disease

2018· review· en· W2792332276 sur OpenAlexaboutno aff
Emily Reed, Svetlana Lutsenko, Oliver Bandmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurochemistry · 2018
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésZebrafishDiseaseHuman diseaseDanioModel organismPhenotypeBiologyAnimal modelGeneGeneticsBioinformaticsNeuroscienceMedicinePathologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wilson disease (WD) is an autosomal recessive disorder of copper metabolism manifesting with hepatic, neurological and psychiatric symptoms. The limitations of the currently available therapy for WD (particularly in the management of neuropsychiatric disease), together with our limited understanding of key aspects of this illness (e.g. neurological vs. hepatic presentation) justify the ongoing need to study WD in suitable animal models. Four animal models of WD have been established: the Long-Evans Cinnamon rat, the toxic-milk mouse, the Atp7b knockout mouse and the Labrador retriever. The existing models of WD all show good similarity to human hepatic WD and have been helpful in developing an improved understanding of the human disease. As mammals, the mouse, rat and canine models also benefit from high homology to the human genome. However, important differences exist between these mammalian models and human disease, particularly the absence of a convincing neurological phenotype. This review will first provide an overview of our current knowledge of the orthologous genes encoding ATP7B and the closely related ATP7A protein in C. elegans, Drosophila and zebrafish (Danio rerio) and then summarise key characteristics of rodent and larger mammalian models of ATP7B-deficiency.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations55
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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