Neurofilament Proteins as Prognostic Biomarkers in Neurological Disorders
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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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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,005 |
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