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Enregistrement W2958310795 · doi:10.3389/fnut.2019.00118

Induced Pluripotent Stem Cells; New Tools for Investigating Molecular Mechanisms in Anorexia Nervosa

2019· review· en· W2958310795 sur OpenAlexaff
Gilles Maussion, Iveta Demirova, Philip Gorwood, Nicolás Ramoz

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInduced pluripotent stem cellEpigeneticsEndophenotypeNeuroscienceEpigenomicsCRISPRBiologyAnorexia nervosaComputational biologyBioinformaticsPsychologyGeneticsEmbryonic stem cellPsychiatryEating disordersGeneDNA methylationCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anorexia nervosa (AN) is a dramatic psychiatric disorder characterized by dysregulations in food intake and reward processing, involving molecular and cellular changes in several peripheral cell types and central neuronal networks. Genomic and epigenomic analyses have allowed the identification of multiple genetic and epigenetic modifications highlighting the complex pathophysiology of AN. Behavioral and genetic rodent models have been used to recapitulate and investigate, with some limitations, the cellular and molecular changes that potentially underlie eating disorders. In the last 5 years, the use of induced pluripotent stem cells (IPSCs), combined with CRISPR-Cas9 technology, has led to the generation of specific neuronal cell subtypes engineered from human somatic samples, representing a powerful tool to complement observations made in human samples and data collected from animal models. Systems biology using IPSCs has indeed proved to be a valuable approach for the study of metabolic disorders, in addition to neurodevelopmental and psychiatric disorders. The manuscript, while reviewing the main findings related to the genetic, epigenetic, and cellular bases of AN, will present how new studies published, or to be performed, in the field of IPSC-derived cells should improve our current understanding of the pathophysiology of AN and provide potential therapeutic strategies addressing specific endophenotypes.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,212 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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