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Enregistrement W3033369584 · doi:10.1002/mus.26995

Whole blood survival motor neuron protein levels correlate with severity of denervation in spinal muscular atrophy

2020· article· en· W3033369584 sur OpenAlexaff
Christiano R. R. Alves, Ren Zhang, Alec J. Johnstone, Reid Garner, Eric J. Eichelberger, Salomé Da Silva Duarte Lepez, Vivian Yi, Victoria Stevens, Rebekah Poxson, Rachel Schwartz, Phillip G. Zaworski, Kathryn J. Swoboda

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurogenetic and Muscular Disorders Research
Établissements canadiensPortage College
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentCure SMABiogen
Mots-clésSpinal muscular atrophyDenervationMotor neuronMedicineAtrophyProgressive muscular atrophyLower motor neuronPhysical medicine and rehabilitationAmyotrophic lateral sclerosisInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: We sought to determine whether survival motor neuron (SMN) protein blood levels correlate with denervation and SMN2 copies in spinal muscular atrophy (SMA). METHODS: Using a mixed-effect model, we tested associations between SMN levels, compound muscle action potential (CMAP), and SMN2 copies in a cohort of 74 patients with SMA. We analyzed a subset of 19 of these patients plus four additional patients who had been treated with received gene therapy to examine SMN trajectories early in life. RESULTS: Patients with SMA who had lower CMAP values had lower circulating SMN levels (P = .04). Survival motor neuron protein levels were different between patients with two and three SMN2 copies (P < .0001) and between symptomatic and presymptomatic patients (P < .0001), with the highest levels after birth and progressive decline over the first 3 years. Neither nusinersen nor gene therapy clearly altered SMN levels. DISCUSSION: These data provide evidence that whole blood SMN levels correlate with SMN2 copy number and severity of denervation.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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