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Enregistrement W3185922159 · doi:10.1038/s41531-021-00203-9

Alpha-synuclein research: defining strategic moves in the battle against Parkinson’s disease

2021· review· en· W3185922159 sur OpenAlexaff
Luís M. A. Oliveira, Thomas Gasser, Robert H. Edwards, Markus Zweckstetter, Ronald Melki, Leonidas Stefanis, Hilal A. Lashuel, David Sulzer, Kostas Vekrellis, Glenda M. Halliday, Julianna J. Tomlinson, Michael G. Schlossmacher, Poul Henning Jensen, Julia M. Schulze‐Hentrich, Olaf Rieß, Warren D. Hirst, Omar M. A. El‐Agnaf, Brit Mollenhauer, Peter T. Lansbury, Tiago F. Outeiro

Notice bibliographique

Revuenpj Parkinson s Disease · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilNational Institutes of HealthH. Lundbeck A/SLundbeckfondenNational Institute on Drug AbuseÉcole Polytechnique Fédérale de LausanneDeutsche ForschungsgemeinschaftDeutsches Zentrum für Neurodegenerative ErkrankungenAgence Nationale de la RechercheParkinson's FoundationAarhus UniversitetEuropean CommissionEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésParkinson's diseaseDiseaseBattleAlpha-synucleinMedicinePolitical scienceNeurosciencePsychologyPathologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the advent of the genetic era in Parkinson's disease (PD) research in 1997, α-synuclein was identified as an important player in a complex neurodegenerative disease that affects >10 million people worldwide. PD has been estimated to have an economic impact of $51.9 billion in the US alone. Since the initial association with PD, hundreds of researchers have contributed to elucidating the functions of α-synuclein in normal and pathological states, and these remain critical areas for continued research. With this position paper the authors strive to achieve two goals: first, to succinctly summarize the critical features that define α-synuclein's varied roles, as they are known today; and second, to identify the most pressing knowledge gaps and delineate a multipronged strategy for future research with the goal of enabling therapies to stop or slow disease progression in PD.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,211 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations178
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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