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Enregistrement W2932093126 · doi:10.1155/2019/4050796

The Role of Mitochondrial Damage-Associated Molecular Patterns in Chronic Neuroinflammation

2019· review· en· W2932093126 sur OpenAlexafffund
Ekta Bajwa, Caitlin B. Pointer, Andis Klegeris

Notice bibliographique

RevueMediators of Inflammation · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNeuroinflammationNeurodegenerationBiologyMicrogliaTFAMMitochondrionProinflammatory cytokineDNAJA3NeuroscienceCell biologymitochondrial fusionInflammationDiseaseImmunologyMitochondrial DNAMedicineMitochondrial biogenesisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mitochondrial dysfunction has been established as a common feature of neurodegenerative disorders that contributes to disease pathology by causing impaired cellular energy production. Mitochondrial molecules released into the extracellular space following neuronal damage or death may also play a role in these diseases by acting as signaling molecules called damage-associated molecular patterns (DAMPs). Mitochondrial DAMPs have been shown to initiate proinflammatory immune responses from nonneuronal glial cells, including microglia and astrocytes; thereby, they have the potential to contribute to the chronic neuroinflammation present in these disorders accelerating the degeneration of neurons. In this review, we highlight the mitochondrial DAMPs cytochrome c (CytC), mitochondrial transcription factor A (TFAM), and cardiolipin and explore their potential role in the central nervous system disorders including Alzheimer’s disease and Parkinson’s disease, which are characterized by neurodegeneration and chronic neuroinflammation.

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 seuil0,010

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
Bibliométrie0,0020,002
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations113
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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