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Enregistrement W3024579974 · doi:10.3390/cells9051238

Functional Characterization of Neurofilament Light Splicing and Misbalance in Zebrafish

2020· article· en· W3024579974 sur OpenAlexafffund
Doris Lou Demy, María Letizia Campanari, Raphael Munoz‐Ruiz, Heather D. Durham, Benoît J. Gentil, Edor Kabashi

Notice bibliographique

RevueCells · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAssociation pour la Recherche sur la Sclérose Latérale Amyotrophique et autres Maladies du Motoneurone
Mots-clésNeurofilamentZebrafishRNA splicingAlternative splicingBiologyGene isoformCell biologyProtein subunitTARDBPAxonAmyotrophic lateral sclerosisRNA-binding proteinNeuroscienceMessenger RNAGeneRNAGeneticsSOD1MutantMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurofilaments (NFs), a major cytoskeletal component of motor neurons, play a key role in the differentiation, establishment and maintenance of their morphology and mechanical strength. The de novo assembly of these neuronal intermediate filaments requires the presence of the neurofilament light subunit (NEFL), whose expression is reduced in motor neurons in amyotrophic lateral sclerosis (ALS). This study used zebrafish as a model to characterize the NEFL homologue neflb, which encodes two different isoforms via a splicing of the primary transcript (neflbE4 and neflbE3). In vivo imaging showed that neflb is crucial for proper neuronal development, and that disrupting the balance between its two isoforms specifically affects the NF assembly and motor axon growth, with resultant motor deficits. This equilibrium is also disrupted upon the partial depletion of TDP-43 (TAR DNA-binding protein 43), an RNA-binding protein encoded by the gene TARDBP that is mislocalized into cytoplasmic inclusions in ALS. The study supports the interaction of the NEFL expression and splicing with TDP-43 in a common pathway, both biologically and pathogenetically.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil0,189

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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