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Enregistrement W2949138915 · doi:10.1101/048520

Temperature-dependent changes in neuronal dynamics in a patient with an <i>SCN1A</i> mutation and hyperthermia induced seizures

2016· preprint· en· W2949138915 sur OpenAlexafffund
Colin Peters, Richard Rosch, Elaine Hughes, Peter C. Ruben

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWellcome Trust
Mots-clésDravet syndromeSodium channelChinese hamster ovary cellMutationDepolarizationNeuroscienceEpilepsyBiologyChemistryGeneticsBiophysicsGeneReceptorSodium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dravet syndrome is the prototype of SCN1A -mutation associated epilepsies. It is characterised by prolonged seizures, typically provoked by fever. We describe the evaluation of an SCN1A mutation in a child with early-onset temperature-sensitive seizures. The patient carries a heterozygous miss-sense variant (c3818C>T; pAla1273Val) in the NaV1.1 brain sodium channel. We characterised the functional effects of the variant using patch clamp recordings on Chinese Hamster Ovary Cells at different temperatures (32, 37, and 40°C). The variant channels produced a temperature-dependent destabilization of channel activation and fast inactivation. Implementing these empirical abnormalities in a computational model produces a higher threshold for depolarization block in the variant, particularly at 40°C, suggesting a failure to autoregulate at high-input states. These results reveal direct effects of abnormalities in biophysical NaV1.1 channel properties on neuronal dynamics. They illustrate the value of combining cellular measurements with computational models to integrate different scales (gene/channel to patient) of observations.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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