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Enregistrement W3049274235 · doi:10.1074/jbc.ra120.015061

Sensitive quantification of α-glucans in mouse tissues, cell cultures, and human cerebrospinal fluid

2020· article· en· W3049274235 sur OpenAlexaff
Silvia Nitschke, Sara Petković, Saija Ahonen, Berge A. Minassian, Felix Nitschké

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlycogen Storage Diseases and Myoclonus
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésGlycogenLafora diseaseBiologyGlycogen synthaseBiochemistryGlycogenesisGlycogen debranching enzymeEnzymePhosphatase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

in Lafora disease caused by the absence of the glycogen phosphatase laforin or its interacting partner malin, degradation-resistant abnormally structured insoluble glycogen accumulates. Sensitive quantification methods for soluble and insoluble glycogen are critical to research, including therapeutic studies, in such diseases. This paper establishes methodological advancements relevant to glycogen metabolism investigations generally, and GSDs. Introducing a pre-extraction incubation method, we measure degradation-resistant glycogen in as little as 30 mg of skeletal muscle or a single hippocampus from Lafora disease mouse models. The digestion-resistant glycogen correlates with the disease-pathogenic insoluble glycogen and can readily be detected in very young mice where glycogen accumulation has just begun. Second, we establish a high-sensitivity glucose assay with detection of ATP depletion, enabling 1) quantification of α-glucans in cell culture using a medium-throughput assay suitable for assessment of candidate glycogen synthesis inhibitors, and 2) discovery of α-glucan material in healthy human cerebrospinal fluid, establishing a novel methodological platform for biomarker analyses in Lafora disease and other GSDs.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,259 · 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'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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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