In Vitro Conversion Assays Diagnostic for Neurodegenerative Proteinopathies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In vitro conversion assays, including real-time quaking-induced conversion (RT-QuIC) and protein misfolding cyclic amplification (PMCA) techniques, were first developed to study the conversion process of the prion protein to its misfolded, disease-associated conformation. The intrinsic property of prion proteins to propagate their misfolded structure was later exploited to detect subfemtogram quantities of the misfolded protein present in tissues and fluids from humans and animals with transmissible spongiform encephalopathies. Currently, conversion assays are used clinically as sensitive and specific diagnostic tools for antemortem diagnosis of prion disease. CONTENT: In vitro conversion assays are now being applied to the development of diagnostics for related neurodegenerative diseases, including detection of misfolded α-synuclein in Parkinson disease, misfolded amyloid-β in Alzheimer disease, and misfolded tau in Pick disease. Like the predicate prion protein in vitro conversion diagnostics, these assays exploit the ability of endogenously misfolded proteins to induce misfolding and aggregation of their natively folded counterpart in vitro. This property enables biomarker detection of the underlying protein pathology. Herein, we review RT-QuIC and PMCA for (a) prion-, (b) α-synuclein-, (c) amyloid-β-, and (d) tau-opathies. SUMMARY: Although already in routine clinical use for the detection of transmissible spongiform encephalopathies, in vitro conversion assays for other neurodegenerative disorders require further development and evaluation of diagnostic performance before consideration for clinical implementation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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