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Enregistrement W2901718788 · doi:10.1038/s41467-018-07057-5

Tamoxifen therapy in a murine model of myotubular myopathy

2018· article· en· W2901718788 sur OpenAlexafffund
Nika Maani, Nesrin Sabha, Kamran Rezai, Arun Ramani, Linda Groom, Nadine Eltayeb, Faranak Mavandadnejad, Andrea Pang, Giulia Russo, Michael Brudno, Volker Haucke, Robert T. Dirksen, James J. Dowling

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular transport and secretion
Établissements canadiensSickKids FoundationCanada Research ChairsHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMyotubular Trust
Mots-clésTamoxifenCancer researchEstrogen receptorPhenotypeIn vivoMedicineBiologyMyopathyBioinformaticsEstrogenInternal medicineBreast cancerGeneGeneticsCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Myotubular myopathy (MTM) is a severe X-linked disease without existing therapies. Here, we show that tamoxifen ameliorates MTM-related histopathological and functional abnormalities in mice, and nearly doubles survival. The beneficial effects of tamoxifen are mediated primarily via estrogen receptor signaling, as demonstrated through in vitro studies and in vivo phenotypic rescue with estradiol. RNA sequencing and protein expression analyses revealed that rescue is mediated in part through post-transcriptional reduction of dynamin-2, a known MTM modifier. These findings demonstrate an unexpected ability of tamoxifen to improve the murine MTM phenotype, providing preclinical evidence to support clinical translation.

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 enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,279

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations64
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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