A mini-review: Bridging the gap between autism spectrum disorder and pain comorbidities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pain is a complex neurobiological response with a multitude of causes; however, patients with autism spectrum disorder (ASD) often report chronic pain with no known etiology. Recent research has been aimed toward identifying the causal mechanisms of pain in mouse and human models of ASD. In recent years, efforts have been made to better document and explore secondary phenotypes observed in ASD patients in the clinic. As new sequencing studies have become more powered with larger cohorts within ASD, specific genes and their variants are often left uncharacterized or validated. In this review we highlight ASD risk genes often presented with pain comorbidities. AIMS: This mini-review bridges the gap between two fields of literature, neurodevelopmental disorders and pain research. We discuss the importance of the genetic landscape of ASD and its links to pain phenotypes. RESULTS: , lead to altered neuronal function that produce different responses to pain, shown in both mouse and human models. CONCLUSION: There is a necessity to use new technologies to advance the current understanding of ASD risk genes and their contributions to pain. Secondly, there is a need to power future ASD risk genes associated with pain with their own cohort, because a better understanding is needed of this subpopulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».