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Enregistrement W2901464853 · doi:10.1007/s13311-018-00686-0

Dynamin 2 (DNM2) as Cause of, and Modifier for, Human Neuromuscular Disease

2018· review· en· W2901464853 sur OpenAlexafffund
Mo Zhao, Nika Maani, James J. Dowling

Notice bibliographique

RevueNeurotherapeutics · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular transport and secretion
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDynaminGTPaseNeuroscienceBiologyGeneticsEndocytosisCell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamin 2 (DNM2) belongs to a family of large GTPases that are well known for mediating membrane fission by oligomerizing at the neck of membrane invaginations. Autosomal dominant mutations in the ubiquitously expressed DNM2 cause 2 discrete neuromuscular diseases: autosomal dominant centronuclear myopathy (ADCNM) and dominant intermediate Charcot-Marie-Tooth neuropathy (CMT). CNM and CMT mutations may affect DNM2 in distinct manners: CNM mutations may cause protein hyperactivity with elevated GTPase and fission activities, while CMT mutations could impair DNM2 lipid binding and activity. DNM2 is also a modifier of the X-linked and autosomal recessive forms of CNM, as DNM2 protein levels are upregulated in animal models and patient muscle samples. Strikingly, reducing DNM2 has been shown to revert muscle phenotypes in preclinical models of CNM. As DNM2 emerges as the key player in CNM pathogenesis, the role(s) of DNM2 in skeletal muscle remains unclear. This review aims to provide insights into potential pathomechanisms related to DNM2-CNM mutations, and discuss exciting outcomes of current and future therapeutic approaches targeting DNM2 hyperactivity.

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)0,000
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0030,002

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,287 · 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'admission2
Résumé présentoui

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