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Enregistrement W3206416348 · doi:10.1016/j.bcp.2021.114809

Pathogenic mitochondrial dysfunction and metabolic abnormalities

2021· review· en· W3206416348 sur OpenAlexaff
Walter H. Moos, Douglas V. Faller, Ioannis P. Glavas, David N. Harpp, Natalia Kamperi, Iphigenia Kanara, Krishna Kodukula, Anastasios Mavrakis, Julie Pernokas, Mark Pernokas, Carl A. Pinkert, Whitney R. Powers, Kosta Steliou, Constantin Tamvakopoulos, Demetrios G. Vavvas, Robert Zamboni, Konstantina Sampani

Notice bibliographique

RevueBiochemical Pharmacology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMitochondrionBiologyMitochondrial diseasemitochondrial fusionMetabolic pathwayBioenergeticsMitochondrial DNADiseaseCell biologyGeneticsMetabolismBiochemistryGeneMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Herein we trace links between biochemical pathways, pathogenesis, and metabolic diseases to set the stage for new therapeutic advances. Cellular and acellular microorganisms including bacteria and viruses are primary pathogenic drivers that cause disease. Missing from this statement are subcellular compartments, importantly mitochondria, which can be pathogenic by themselves, also serving as key metabolic disease intermediaries. The breakdown of food molecules provides chemical energy to power cellular processes, with mitochondria as powerhouses and ATP as the principal energy carrying molecule. Most animal cell ATP is produced by mitochondrial synthase; its central role in metabolism has been known for >80 years. Metabolic disorders involving many organ systems are prevalent in all age groups. Progressive pathogenic mitochondrial dysfunction is a hallmark of genetic mitochondrial diseases, the most common phenotypic expression of inherited metabolic disorders. Confluent genetic, metabolic, and mitochondrial axes surface in diabetes, heart failure, neurodegenerative disease, and even in the ongoing coronavirus pandemic.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,292 · 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.

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

Citations47
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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