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Enregistrement W3048885206 · doi:10.1002/acn3.51151

Neuronal intranuclear inclusion disease is genetically heterogeneous

2020· article· en· W3048885206 sur OpenAlexaff
Zhongbo Chen, Wai Yan Yau, Zane Jaunmuktane, Arianna Tucci, Prasanth Sivakumar, Sarah A. Gagliano Taliun, Chris Turner, Stéphanie Efthymiou, Kristina Ibáñez, Roisin Sullivan, Farah Bibi, Alkyoni Athanasiou‐Fragkouli, Thomas Bourinaris, David Zhang, Tamás Révész, Tammaryn Lashley, Michael DeTure, Dennis W. Dickson, Keith A. Josephs, Ellen Gelpí, Gábor G. Kovács, Glenda M. Halliday, Dominic B. Rowe, Ian P. Blair, Pentti J. Tienari, Anu Suomalainen, Nick C. Fox, Nicholas Wood, Andrew J. Lees, Matti Haltia, John Hardy, Mina Ryten, Jana Vandrovcová, Henry Houlden

Notice bibliographique

RevueAnnals of Clinical and Translational Neurology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesRosetrees TrustUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustAtaxia UKParkinson's UKDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchBrain Research UKUCLH Biomedical Research CentreCancer Research UKWellcome TrustMedical Research CouncilWellcome
Mots-clésEosinophilicDiseaseMedicineGenomePathologyPathologicalIn silicoHaplotypeInclusion bodiesTrinucleotide repeat expansionGeneticsGeneBiologyAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuronal intranuclear inclusion disease (NIID) is a clinically heterogeneous neurodegenerative condition characterized by pathological intranuclear eosinophilic inclusions. A CGG repeat expansion in NOTCH2NLC was recently identified to be associated with NIID in patients of Japanese descent. We screened pathologically confirmed European NIID, cases of neurodegenerative disease with intranuclear inclusions and applied in silico-based screening using whole-genome sequencing data from 20 536 participants in the 100 000 Genomes Project. We identified a single European case harbouring the pathogenic repeat expansion with a distinct haplotype structure. Thus, we propose new diagnostic criteria as European NIID represents a distinct disease entity from East Asian cases.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations63
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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