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Enregistrement W3088846604 · doi:10.3390/biom10091352

A Great Catch for Investigating Inborn Errors of Metabolism—Insights Obtained from Zebrafish

2020· review· en· W3088846604 sur OpenAlexafffund
Maximilian Breuer

Notice bibliographique

RevueBiomolecules · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésZebrafishBiologyHyperammonemiaMethylmalonic acidemiaMaple syrup urine diseaseBioinformaticsInborn error of metabolismDiseaseComputational biologyGeneticsMedicineGeneAmino acidEndocrinologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inborn errors of metabolism cause abnormal synthesis, recycling, or breakdown of amino acids, neurotransmitters, and other various metabolites. This aberrant homeostasis commonly causes the accumulation of toxic compounds or depletion of vital metabolites, which has detrimental consequences for the patients. Efficient and rapid intervention is often key to survival. Therefore, it requires useful animal models to understand the pathomechanisms and identify promising therapeutic drug targets. Zebrafish are an effective tool to investigate developmental mechanisms and understanding the pathophysiology of disorders. In the past decades, zebrafish have proven their efficiency for studying genetic disorders owing to the high degree of conservation between human and zebrafish genes. Subsequently, several rare inherited metabolic disorders have been successfully investigated in zebrafish revealing underlying mechanisms and identifying novel therapeutic targets, including methylmalonic acidemia, Gaucher's disease, maple urine disorder, hyperammonemia, TRAPPC11-CDGs, and others. This review summarizes the recent impact zebrafish have made in the field of inborn errors of metabolism.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,269 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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