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Enregistrement W3196899857 · doi:10.18632/aging.203457

N6-methyladenosine (m6A) modification and its clinical relevance in cognitive dysfunctions

2021· article· en· W3196899857 sur OpenAlexaff
Bingying Du, Yanbo Zhang, Meng Liang, Zengkan Du, Haibo Li, Cunxiu Fan, Hailing Zhang, Yan Jiang, Xiaoying Bi

Notice bibliographique

RevueAging · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesShanghai Municipal Health and Family Planning CommissionNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésN6-MethyladenosineRelevance (law)CognitionPsychologyCognitive psychologyNeuroscienceChemistryBiochemistryMethyltransferase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: N6 adenosine methylation (m6A) is the most abundant internal RNA modification in eukaryotic cells. Dysregulation of m6A has been associated with the perturbations of cell proliferation and cell death in different diseases. However, the roles of m6A in the neurodegenerative process and cognitive dysfunction are unclear. METHODS: We systematically investigated the molecular alterations of m6A regulators and their clinical relevance with cognitive dysfunctions using published datasets of Alzheimer's Disease (AD), vascular dementia, and mild cognitive impairment (MCI). FINDINGS: The expressions of m6A regulators vary in different tissues and closely correlate with neurodegenerative pathways. We identified co-expressive m6A regulators SNRPG and SNRPD2 as potential biomarkers to predict transformation from MCI to AD. Moreover, we explored correlations between Apolipoprotein E4 and m6A methylations. INTERPRETATION: Collectively, these findings suggest that m6A methylations as potential biomarkers and therapeutic targets for cognitive dysfunction. FUNDING: This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (81871040) and the Shanghai Health System Talent Training Program (2018BR29).

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,316 · 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'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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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