Notice bibliographique
Résumé
Disease modelling has enabled researchers to study a wide range of human diseases in the laboratory, overcoming many challenges. Parkinson Disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder that affects 1 to 2% of the human population over 65 years old, influencing cognitive ability and motor function. It is characterized by the inadequate function or the loss of dopamine-producing neurons of the substantia nigra pars compacta in the human midbrain. Impairment of several genes has been associated with disease progression. Recently, a polymorphism in Oculocerebrorenal Syndrome of Lowe protein (Ocrl), was identified as a risk factor for PD. As Ocrl is very well-conserved between mammals and insects, I have used D. melanogaster to create an Ocrl-dependant model of human PD. Ocrl is the D. melanogaster orthologue of human Ocrl, a PtdIns(4,5)P2 phosphatase encoding gene in which mutant forms can result in the X-linked disorder known as Oculocerebrorenal Lowe Syndrome. Directed manipulation of the single D. melanogaster version of Ocrl in neurons that include dopaminergic neurons was performed in order to produce an in vivo model of the development and progression of a unique version of PD. The directed loss of function of Ocrl in dopaminergic neurons, through the use of RNAi, resulted in a decreased locomotor ability and median lifespan of the flies over time. In complementary experiments, the directed interference of Ocrl expression in the developing eye, led to a reduction in the number of ommatidia and interommatidial bristles. Overexpression of Ocrl using D42 Gal4 and ddc Gal4 decreased lifespan, locomotor ability, the number of ommatidia and interommatidial bristles and increased lifespan by using TH Gal4. Crossing Ocrl with recombinant Ddc-GAL4/CyO; UAS-park RNAi/TM3 reduced lifespan overtime. Further investigation of Ocrl and its role in human disease progression is needed and crucial to our understanding of new therapeutic approaches for research into human disease.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».