Neurofilament Proteins as Prognostic Biomarkers in Neurological Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Neurofilaments: light, medium, and heavy (abbreviated as NF-L, NF-M, and NF-H, respectively), which belong to Type IV intermediate filament family (IF), are neuron-specific cytoskeletal components. Neurofilaments are axonal structural components and integral components of synapses, which are important for neuronal electric signal transmissions along the axons and post-translational modification. Abnormal assembly of neurofilaments is found in several human neurodegenerative diseases such as amyotrophic lateral sclerosis (ALS), infantile spinal muscular atrophy (SMA), and hereditary sensory-motor neuropathy (HSMN). In addition, those pathological neurofilament accumulations are known in α-synuclein in Parkinson's disease (PD), Aβ and tau in Alzheimer's disease (AD), polyglutamine in CAG trinucleotide repeat disorders, superoxide dismutase 1 (SOD1), TAR DNA-binding protein 43 (TDP43), neuronal FUS proteins, optineurin (OPTN), ubiquilin 2 (UBQLN2), and dipeptide repeat protein (DRP) in amyotrophic lateral sclerosis (ALS). When axon damage occurs in central nervous disorders, neurofilament proteins are released and delivered into cerebrospinal fluid (CSF), which are then circulated into blood. New quantitative analyses and assay techniques are well-developed for the detection of neurofilament proteins, particularly NF-L and the phosphorylated NF-H (pNF-H) in CSF and serum. This review discusses the potential of using peripheral blood NF quantities and evaluating the severity of damage in the nervous system. Intermediate filaments could be promising biomarkers for evaluating disease progression in different nervous system disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».