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Enregistrement W3100699824 · doi:10.1038/s41418-020-00654-2

Neuronal cell life, death, and axonal degeneration as regulated by the BCL-2 family proteins

2020· review· en· W3100699824 sur OpenAlexafffund
James M. Pemberton, Justin Pogmore, David W. Andrews

Notice bibliographique

RevueCell Death and Differentiation · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell death mechanisms and regulation
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésProgrammed cell deathBcl-2 familyBiologyNecroptosisCell biologyApoptosisNeuroscienceDegeneration (medical)NeurodegenerationAxonDiseaseGeneticsMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Axonal degeneration and neuronal cell death are fundamental processes in development and contribute to the pathology of neurological disease in adults. Both processes are regulated by BCL-2 family proteins which orchestrate the permeabilization of the mitochondrial outer membrane (MOM). MOM permeabilization (MOMP) results in the activation of pro-apoptotic molecules that commit neurons to either die or degenerate. With the success of small-molecule inhibitors targeting anti-apoptotic BCL-2 proteins for the treatment of lymphoma, we can now envision the use of inhibitors of apoptosis with exquisite selectivity for BCL-2 family protein regulation of neuronal apoptosis in the treatment of nervous system disease. Critical to this development is deciphering which subset of proteins is required for neuronal apoptosis and axon degeneration, and how these two different outcomes are separately regulated. Moreover, noncanonical BCL-2 family protein functions unrelated to the regulation of MOMP, including impacting necroptosis and other modes of cell death may reveal additional potential targets and/or confounders. This review highlights our current understanding of BCL-2 family mediated neuronal cell death and axon degeneration, while identifying future research questions to be resolved to enable regulating neuronal survival pharmacologically.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,217 · 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'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

Citations88
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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