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Enregistrement W2794476663 · doi:10.1038/s41536-018-0045-4

Humanizing the mdx mouse model of DMD: the long and the short of it

2018· review· en· W2794476663 sur OpenAlexfundno aff
Nora Yucel, Alex Chia Yu Chang, Nadia Rosenthal, Helen M. Blau

Notice bibliographique

Revuenpj Regenerative Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesAmerican Heart AssociationNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésDuchenne muscular dystrophyDystrophinCardiomyopathymdx mouseMedicineMyopathyCardiorespiratory fitnessHeart failureMuscular dystrophyBioinformaticsDilated cardiomyopathyNeuroscienceCardiologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Duchenne muscular dystrophy (DMD) is a common fatal heritable myopathy, with cardiorespiratory failure occurring by the third decade of life. There is no specific treatment for DMD cardiomyopathy, in large part due to a lack of understanding of the mechanisms underlying the cardiac failure. Mdx mice, which have the same dystrophin mutation as human patients, are of limited use, as they do not develop early dilated cardiomyopathy as seen in patients. Here we summarize the usefulness of the various commonly used DMD mouse models, highlight a model with shortened telomeres like humans, and identify directions that warrant further investigation.

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)0,001
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 enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations140
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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