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Enregistrement W3145281963 · doi:10.1126/sciadv.abg3013

<i>C9orf72</i> -derived arginine-containing dipeptide repeats associate with axonal transport machinery and impede microtubule-based motility

2021· article· en· W3145281963 sur OpenAlexfundno aff
Laura Fumagalli, Florence L. Young, Steven Boeynaems, Mathias De Decker, Arpan R. Mehta, Ann Swijsen, Raheem Fazal, Wenting Guo, Matthieu Moisse, Jimmy Beckers, Lieselot Dedeene, Bhuvaneish T. Selvaraj, Tijs Vandoorne, Vanesa Madan, Marka van Blitterswijk, Alexander McCampbell, Koen Poesen, Aaron D. Gitler, Philipp Koch, Pieter Vanden Berghe, Dietmar Rudolf Thal, Catherine M. Verfaillie, Siddharthan Chandran, Ludo Van Den Bosch, Simon L. Bullock, Philip Van Damme

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHellenic Society of CardiologyMedical Research CouncilFondation pour la Recherche sur AlzheimerKoç ÜniversitesiKU LeuvenMedical Research Council CanadaVlaams Instituut voor BiotechnologieFonds Wetenschappelijk OnderzoekAgentschap voor Innovatie door Wetenschap en TechnologieCenter for Life SciencesE-RareVlaamse regeringMotor Neurone Disease AssociationJapan Fisheries Research and Education AgencyOnderzoeksraad, KU Leuven
Mots-clésMotilityMicrotubuleCell biologyC9orf72DipeptideArginineNeuroscienceBiologyChemistryComputational biologyGeneticsAmino acidTrinucleotide repeat expansionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arginine-rich dipeptide repeats associated with ALS and FTD inhibit machinery for microtubule-based axonal cargo transport.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,489
Score d'incertitude au seuil0,643

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeObservationnel
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

Citations90
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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