Epigenetic Modifications lead towards Neurodegeneration
Notice bibliographique
Résumé
Background: The foremost factor involved in Neurodegeneration is the impact of epigenetic modifications; through its nature to epigenetically mark the neuron-associated genes, also, by affecting cognitive functions and damaging neurons that promote mutations. Due to these changes in the genes; neurodegenerative diseases are developed. This review will assess epigenetic modifications that switch “on” & “off” the genes associated with neurons that lead towards neurodegeneration in humans.
 Methodology: This systematic review is based on Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines to conduct a search strategy and for the preparation of the manuscript. A search engine (PubMed) was used and the article reference list was searched for relevant primary research articles. 100 out of 22278 studies dated from January/2000 to February/2019 met the inclusion criteria. Two quality assessments were piloted and included: (1) Authors evaluation and (2) Risk of bias.
 Results: Quality of interventions provided was rated “good”, Risk of bias in studies was rated “fair” and the team of authors approved included papers. Furthermore, 13 out of 100 studies critical appraisal analysis demonstrated the relationship between epigenetic alterations and neurodegeneration and the rest of the studies described neuro-epigenetics, epigenetic remodeling and epigenetic mechanisms.
 Conclusion: Exogenous influence like aviation stress or co-factors, such as nutrition and physical stress plays a major role in silencing the “gene switching” proteins of epigenetic marks and influences the onset and progression of neurodegeneration. Furthermore, intervention in epigenetics might help promote brain health.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».