Причины и последствия геномной нестабильности при психических и нейродегенеративных заболеваниях
Notice bibliographique
Résumé
Each neuron has 100-10000 connections (synapses) with other neural cells, therefore genome pathologies affecting a small proportion of brain cells are capable of causing dysfunction of the entire central nervous system (CNS). Recently, genome and chromosome instability has been uncovered in neurodegeneration (Alzheimer's disease, ataxia telangiectasia). Somatic tissue-specific mosaicism was observed in the brain of individuals with neuropsychiatric diseases including schizophrenia, autism, intellectual disability, and epilepsy. The study of genetic processes in neurons allows determination of a certain number of genetic pathways and candidate processes, modifications of which can cause impaired genome stability. Brain-specific somatic mutations generally occur at the earliest stages of development. Accordingly, genome variability and somatic mosaicism are expected to be mediated by cell cycle regulation, DNA repair, DNA replication, and programmed cell death in the brain. Endomitosis, endoreduplication, and abortive entrance to the cell cycle are also commonly observed in neurodegeneration. Brain-specific genome instability maybe a key element in the pathogenic cascade of neurodegeneration. Here we review the current state of knowledge concerning somatic genome variations in neurodegenerative and psychiatric diseases and analyze the causes and consequences of genomic instability in the CNS.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,022 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».