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Enregistrement W3117970031 · doi:10.1111/jpi.12713

Mass‐spectrometry analysis of the human pineal proteome during night and day and in autism

2020· article· en· W3117970031 sur OpenAlexafffund
Guillaume Dumas, Hany Goubran‐Botros, Mariette Matondo, Cécile Pagan, Cyril Boulègue, Thibault Chaze, Julia Chamot‐Rooke, Erik Maronde, Thomas Bourgeron

Notice bibliographique

RevueJournal of Pineal Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéInstitut de Valorisation des DonnéesAssistance Publique - Hôpitaux de ParisFondation de FranceInstitut PasteurInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleCentre National de la Recherche ScientifiqueFondation OrangeAgence Nationale de la RechercheFondation Cognacq-JayUniversité Paris DiderotFondation FondaMentalOrange County Community Foundation
Mots-clésMelatoninPineal glandProteomeProteomicsBiologyAutismCircadian rhythmInternal medicineEndocrinologyBioinformaticsBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human pineal gland regulates day-night dynamics of multiple physiological processes, especially through the secretion of melatonin. Using mass-spectrometry-based proteomics and dedicated analysis tools, we identify proteins in the human pineal gland and analyze systematically their variation throughout the day and compare these changes in the pineal proteome between control specimens and donors diagnosed with autism. Results reveal diverse regulated clusters of proteins with, among others, catabolic carbohydrate process and cytoplasmic membrane-bounded vesicle-related proteins differing between day and night and/or control versus autism pineal glands. These data show novel and unexpected processes happening in the human pineal gland during the day/night rhythm as well as specific differences between autism donor pineal glands and those from controls.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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