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Enregistrement W2889106553 · doi:10.3389/fncel.2018.00282

Microglial Implication in Parkinson’s Disease: Loss of Beneficial Physiological Roles or Gain of Inflammatory Functions?

2018· review· en· W2889106553 sur OpenAlexafffund
Cynthia Lecours, Maude Bordeleau, Léo Cantin, Martin Parent, Thérèse Di Paolo, Marie‐Ève Tremblay

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular Neuroscience · 2018
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMicrogliaNeuroscienceInflammationDiseaseParkinson's diseaseNeuroplasticityCentral nervous systemNeuroinflammationMedicinePsychologyImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microglia, often described as the brain-resident macrophages, play crucial roles in central nervous system development, maintenance, plasticity, and adaptation to the environment. Both aging and chronic stress promote microglial morphological and functional changes, which can lead to the development of brain pathologies including Parkinson's disease (PD). Indeed, aging, and chronic stress represent main environmental risk factors for PD. In these conditions, microglia are known to undergo different morphological and functional changes. Inflammation is an important component of PD and disequilibrium between pro- and anti-inflammatory microglial functions might constitute a crucial component of PD onset and progression. Cumulated data also suggest that, during PD, microglia might lose beneficial functions and gain detrimental ones, in addition to mediating inflammation. In this mini-review, we aim to summarize the literature discussing the functional and morphological changes that microglia undergo in PD pathophysiology and upon exposure to its two main environmental risk factors, aging, and chronic stress.

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 seuil0,008

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
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0030,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations154
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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