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Enregistrement W2800004384 · doi:10.1016/j.brainres.2018.04.036

The physiological and pathological biophysics of phase separation and gelation of RNA binding proteins in amyotrophic lateral sclerosis and fronto-temporal lobar degeneration

2018· review· en· W2800004384 sur OpenAlexafffund
Peter St George‐Hyslop, Julie Qiaojin Lin, Akinori Miyashita, Emma Claire Phillips, Seema Qamar, Suzanne J. Randle, GuoZhen Wang

Notice bibliographique

RevueBrain Research · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWellcome TrustFondation Brain Canada
Mots-clésStress granuleFrontotemporal lobar degenerationAmyotrophic lateral sclerosisIntrinsically disordered proteinsBiophysicsChemistryIntracellularRNACell biologyRNA-binding proteinNeuroscienceBiologyTranslation (biology)BiochemistryFrontotemporal dementiaMedicinePathologyDiseaseMessenger RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many RNA binding proteins, including FUS, contain moderately repetitive, low complexity, intrinsically disordered domains. These sequence motifs have recently been found to underpin reversible liquid: liquid phase separation and gelation of these proteins, permitting them to reversibly transition from a monodispersed state to liquid droplet- or hydrogel-like states. This function allows the proteins to serve as scaffolds for the formation of reversible membraneless intracellular organelles such as nucleoli, stress granules and neuronal transport granules. Using FUS as an example, this review examines the biophysics of this physiological process, and reports on how mutations and changes in post-translational state alter phase behaviour, and lead to neurodegenerative diseases such as amyotrophic lateral sclerosis and frontotemporal lobar degeneration.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations85
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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