Dynamin 2 (DNM2) as Cause of, and Modifier for, Human Neuromuscular Disease
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».