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Enregistrement W3111076573 · doi:10.1152/ajprenal.00214.2020

Novel Fanconi renotubular syndromes provide insights in proximal tubule pathophysiology

2020· review· en· W3111076573 sur OpenAlexaff
Mathieu Lemaire

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Renal Physiology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Research and Pathophysiology
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathophysiologyFanconi syndromeMedicineInternal medicineKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The various forms of Fanconi renotubular syndromes (FRTS) offer significant challenges for clinicians and present unique opportunities for scientists who study proximal tubule physiology. This review will describe the clinical characteristics, genetic underpinnings, and underlying pathophysiology of the major forms of FRST. Although the classic forms of FRTS will be presented (e.g., Dent disease or Lowe syndrome), particular attention will be paid to five of the most recently discovered FRTS subtypes caused by mutations in the genes encoding for L-arginine:glycine amidinotransferase ( GATM), solute carrier family 34 (type Ii sodium/phosphate cotransporter), member 1 ( SLC34A1), enoyl-CoAhydratase/3-hydroxyacyl CoA dehydrogenase ( EHHADH), hepatocyte nuclear factor 4A ( HNF4A), or NADH dehydrogenase complex I, assembly factor 6 ( NDUFAF6). We will explore how mutations in these genes revealed unexpected mechanisms that led to compromised proximal tubule functions. We will also describe the inherent challenges associated with gene discovery studies based on findings derived from small, single-family studies by focusing the story of FRTS type 2 ( SLC34A1). Finally, we will explain how extensive alternative splicing of HNF4A has resulted in confusion with mutation nomenclature for FRTS type 4.

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)0,001
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 seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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