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Enregistrement W2886135244 · doi:10.1126/sciadv.aar6637

A mouse model of 22q11.2 deletions: Molecular and behavioral signatures of Parkinson’s disease and schizophrenia

2018· article· en· W2886135244 sur OpenAlexafffund
Akiko Sumitomo, Kouta Horike, Kazuko Hirai, Nancy J. Butcher, Erik Boot, Takeshi Sakurai, Frederick C. Nucifora, Anne S. Bassett, Akira Sawa, Toshifumi Tomoda

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCongenital heart defects research
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteUniversity Health NetworkCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchMaryland Stem Cell Research FundMcLaughlin Centre, University of TorontoNational Alliance for Research on Schizophrenia and DepressionNIH Office of the DirectorU.S. Department of DefenseStanley Foundation
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)DiseaseParkinson's diseaseGeneticsBiologyDeletion syndromeNeuroscienceMedicinePsychiatryGenePathologyPhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

/+ mice ameliorated the motor deficits. Thus, this model of the 22q11.2 deletion shows signatures of both SZ and PD at the molecular and behavioral levels. In addition, both SZ-associated and PD-relevant deficits in the model were ameliorated by treatment with a rapamycin analog, CCI-779. We now posit the utility of 22q11.2 deletion mouse models in investigating the mechanisms of SZ- and PD-associated manifestations that could shed light on possible common pathways of these neuropsychiatric disorders.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,306 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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