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Enregistrement W3045265801 · doi:10.1073/pnas.2005748117

Metformin inhibits RAN translation through PKR pathway and mitigates disease in <i>C9orf72</i> ALS/FTD mice

2020· article· en· W3045265801 sur OpenAlexaff
Tao Zu, Shu Guo, Olgert Bardhi, Daniel A. Ryskamp, Jian Li, Solaleh Khoramian Tusi, Avery Engelbrecht, Kelena Klippel, Paramita Chakrabarty, Lien Nguyen, Todd E. Golde, Nahum Sonenberg, Laura P.W. Ranum

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA regulation and disease
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeALS AssociationMuscular Dystrophy AssociationOffice of Extramural Research, National Institutes of HealthMyotonic Dystrophy FoundationU.S. Department of Defense
Mots-clésProtein kinase RRanProtein kinase AMetforminBiologyTranslation (biology)GeneRNA interferenceRNAMedicineCell biologyMessenger RNAKinaseCancer researchGeneticsEndocrinologyMitogen-activated protein kinase kinaseDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Repeat-associated non-AUG (RAN) proteins accumulate in patient brains and contribute to a growing number of neurodegenerative diseases. There is an urgent need to understand why expression of these proteins does not require canonical or near-cognate AUG start codons and to develop ways to block RAN protein production. We show several types of repeat-expansion RNAs activate the double-stranded RNA-dependent protein kinase (PKR) pathway and that blocking PKR reduces RAN protein levels in cells. PKR is activated in C9orf72 ALS/FTD human and mouse brains and PKR inhibition using AAV-PKR-K296R or the FDA-approved drug metformin decreases RAN protein levels and improves disease in ALS/FTD mice. Targeting PKR using gene therapy or metformin are promising therapeutic approaches for C9orf72 ALS/FTD and other expansion diseases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations141
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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