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Enregistrement W2981277940 · doi:10.1523/jneurosci.1149-19.2019

Mechanisms of Neuronal Alternative Splicing and Strategies for Therapeutic Interventions

2019· review· en· W2981277940 sur OpenAlexafffund
Eduardo Javier López Soto, Michael J. Gandal, Thomas Gonatopoulos-Pournatzis, Elizabeth A. Heller, Diou Luo, Sika Zheng

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurogenetic and Muscular Disorders Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeCharles E. Kaufman FoundationNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthOntario Institute for Regenerative Medicine
Mots-clésAlternative splicingRNA splicingBiologyNeuroscienceRNA-binding proteinGene isoformChromatinPhenotypeComputational biologyMessenger RNARNAGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many cellular and physiological processes are coordinated by regulatory networks that produce a remarkable complexity of transcript isoforms. In the mammalian nervous system, alternative pre-mRNA splicing generates functionally distinct isoforms that play key roles in normal physiology, supporting development, plasticity, complex behaviors, and cognition. Neuronal splicing programs controlled by RNA-binding proteins, are influenced by chromatin modifications and can exhibit neuronal subtype specificity. As highlighted in recent publications, aberrant alternative splicing is a major contributor to disease phenotypes. Therefore, understanding the underlying mechanisms of alternative splicing regulation and identifying functional splicing isoforms with critical phenotypic roles are expected to provide a comprehensive resource for therapeutic development, as illuminated by recent successful interventions of spinal muscular atrophy. Here, we discuss the latest progress in the study of the emerging complexity of alternative splicing mechanisms in neurons, and how these findings inform new therapies to correct and control splicing defects.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations46
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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