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Enregistrement W3010500731 · doi:10.1007/s00401-020-02131-z

DNA methylation age acceleration is associated with ALS age of onset and survival

2020· article· en· W3010500731 sur OpenAlexafffund
Ming Zhang, Paul M. McKeever, Zhengrui Xi, Danielle Moreno, Christine Sato, Tessa Bergsma, Philip McGoldrick, Julia Keith, Janice Robertson, Lorne Zinman, Ekaterina Rogaeva

Notice bibliographique

RevueActa Neuropathologica · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensTed Rogers Centre for Heart ResearchSunnybrook Health Science CentreSunnybrook HospitalOccupational Cancer Research CentreHealth Sciences CentreCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissementFondation Brain CanadaALS Society of Canada
Mots-clésDNA methylationMedicineAge of onsetBiologyMethylationGeneticsOncologyDNAInternal medicineGeneGene expressionDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

C9orf72-carriers and identical twins DNA methylation (DNAm) is a key epigenetic modification and linked to the risk of several neurodegenerative diseases (Supplementary introduction). The cumulative assessment of DNAm levels at age-related CpGs allows the estimation of multi-tissue DNAm age (epigenetic clock), which could be more accurate for assessing biological age than chronological age. Hypermethylation of the CpG-island 5 of the C9orf72-repeat and DNAm-age acceleration have been reported to be associated with C9orf72-disease duration and age of onset However, epigenetic modifiers in genetically unexplained ALS patients are largely unknown.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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