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Enregistrement W3211314377 · doi:10.1093/braincomms/fcab247

Viral alpha-synuclein knockdown prevents spreading synucleinopathy

2021· article· en· W3211314377 sur OpenAlexafffund
Sindhu Menon, Rikke Hahn Kofoed, Fadl Nabbouh, Kristiana Xhima, Yasmeen Al-Fahoum, Tammy Langman, Howard T.J. Mount, Lamya S. Shihabuddin, S. Pablo Sardi, Paul E. Fraser, Joel C. Watts, Isabelle Aubert, Anurag Tandon

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAlpha-synucleinGene knockdownAlpha (finance)VirologyChemistryBiologyParkinson's diseaseMedicinePathologyBiochemistryDiseaseGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The accumulation of aggregated alpha-synuclein (α-syn) in Parkinson's disease, dementia with Lewy bodies and multiple system atrophy is thought to involve a common prion-like mechanism, whereby misfolded α-syn provides a conformational template for further accumulation of pathological α-syn. We tested whether silencing α-syn gene expression could reduce native non-aggregated α-syn substrate and thereby disrupt the propagation of pathological α-syn initiated by seeding with synucleinopathy-affected mouse brain homogenates. Unilateral intracerebral injections of adeno-associated virus serotype-1 encoding microRNA targeting the α-syn gene reduced the extent and severity of both the α-syn pathology and motor deficits. Importantly, a moderate 50% reduction in α-syn was sufficient to prevent the spread of α-syn pathology to distal brain regions. Our study combines behavioural, immunohistochemical and biochemical data that strongly support α-syn knockdown gene therapy for synucleinopathies.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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