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Enregistrement W2948100499 · doi:10.3389/fnins.2019.00649

Tau Secretion: Good and Bad for Neurons

2019· review· en· W2948100499 sur OpenAlexafffund
Camille Pernègre, Antoine Duquette, Nicole Leclerc

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeocortexSecretionExtracellularNeuroscienceHippocampal formationTau proteinBiologyPathologicalCytosolPremovement neuronal activityCell biologyAlzheimer's diseasePathologyDiseaseEndocrinologyMedicineBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

synaptically, implying that pathological tau released by pre-synaptic neurons is taken up by post-synaptic neurons where it accumulates and aggregates. Observations such as the presence of tau in the cerebrospinal fluid (CSF) from control individuals and in the CSF of transgenic mice overexpressing human tau before the detection of neuronal death indicate that tau can be secreted by neurons. The increase of tau in the CSF in pathological conditions such as AD suggests that tau secretion is enhanced and/or other secretory pathways take place when neuronal function is compromised. In physiological conditions, extracellular tau could exert beneficial effects as observed for other cytosolic proteins also released in the extracellular space. In such a case, blocking tau secretion could have negative effects on neurons unless the mechanism of tau secretion are different in physiological and pathological conditions allowing the prevention of pathological tau secretion without affecting the secretion of physiological tau. Furthermore, distinct extracellular tau species could be secreted in physiological and pathological conditions, species having the capacity to induce tau pathology being only secreted in the latter condition. In the present review, we will focus on the mechanisms and function of tau secretion in both physiological and pathological conditions and how this information can help to elaborate an efficient therapeutic strategy to prevent tau pathology and its propagation.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,298 · 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'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

Citations65
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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