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Enregistrement W3175691768 · doi:10.1096/fasebj.2019.33.1_supplement.200.1

Connexin Gap Junction Proteins in Development and Disease

2019· article· en· W3175691768 sur OpenAlexafffundabout
Dale W. Laird

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnexins and lens biology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésConnexinBiologyCell biologyMutantMutationGeneticsGap junctionGeneIntracellular

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Connexins form tightly‐regulated large‐pore channels that facilitate the passage of various ions, metabolites, and signaling molecules directly between cells, or in some cases and/or pathologies, to the extracellular milieu. The human connexin encoding gene family consists of 21 members and mutations in half of these genes leads to over two dozen diseases ranging in severity from manageable developmental abnormalities to life‐shortening organ failure. Developmentally, connexin expression and gap junctional intercellular communication begins at the 8 cell stage and persists throughout organogenesis resulting in most adult cells expressing two or more connexin subtypes. Connexin genes are exquisitely regulated during all developmental processes before birth, and in many tissues like the skin, after birth. Connexins regulate their function by channel gating processes and notably through their turnover owing to their short half‐life of only a few hours. Given their ubiquitous distribution it is not at all surprising that gene mutations lead to disease. In fact, it is probably more surprising that patients harbouring connexin gene mutations do not present with more clinical morbidities. Our laboratory has used tissue‐relevant cells, primary cells, organotypic cultures, mouse models of human diseases, and induced pluripotent stem cells from connexin‐linked disease patients to uncover ten distinct mechanisms by which connexin gene mutations cause disease. Collectively, connexin‐disease linked mutants have been classified into distinct gain‐ and loss‐of function molecular mechanisms of action. Our long‐term goals include developing strategies to compensate or overcome the cellular and tissue defects triggered by these mutants. This presentation will discuss how connexins have emerged as therapeutic targets in disease and in injury repair. We anticipate that once it is better understood how connexin gene mutations cause disease and abnormalities, which often present more acutely during aging, these findings could be translated into pre‐clinical studies leading to possible treatments for gap junction‐linked diseases. Support or Funding Information Supported by the Canadian Institutes of Health Research. This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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