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Enregistrement W3190994402 · doi:10.1101/2021.08.10.455800

A novel approach to evaluate alpha-synuclein seeding shows a wide heterogeneity in multiple system atrophy

2021· preprint· en· W3190994402 sur OpenAlexaff
Iván Martínez-Valbuena, Naomi P. Visanji, Ain Kim, Heather H. C. Lau, Raphaella W. L. So, Sohaila Alshimemeri, Andrew Gao, Michael A. Seidman, M. R. Luquín, Joel C. Watts, Anthony E. Lang, Gábor G. Kovács

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensOntario Brain InstituteUniversity Health NetworkToronto Western HospitalOccupational Cancer Research CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesRossy Foundation
Mots-clésSeedingSubtypingAtrophyIn vivoAlpha-synucleinNeuroscienceParkinson's diseaseChemistryBiologyBiophysicsPathologyDiseaseComputer scienceMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Several in vitro and in vivo findings have consistently shown that α-synuclein derived from multiple system atrophy (MSA) subjects has more seeding capacity than Parkinson’s disease-derived α-synuclein. However, reliable detection of α-synuclein derived from MSA using seeded amplification assays, such as the Real-Time Quaking-induced Conversion, has remained challenging. Here we demonstrate that the interaction of the Thioflavin T dye with α-synuclein from MSA and Parkinson’s disease patients can be modulated by the type of salt, pH, and ionic strength used to generate strain-specific reaction buffers. Employing this novel approach, we have generated a streamlined Real-Time Quaking-induced Conversion assay capable of categorizing MSA brains according to their α-synuclein seeding behavior, and to unravel a previously unrecognized heterogeneity in seeding activity between different brain regions of a given individual that goes beyond immunohistochemical observations and provide a framework for future molecular subtyping of MSA.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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