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Enregistrement W4246263947 · doi:10.3410/f.736084882.793562821

Faculty Opinions recommendation of Small-Molecule Modulation of TDP-43 Recruitment to Stress Granules Prevents Persistent TDP-43 Accumulation in ALS/FTD.

2019· dataset· en· W4246263947 sur OpenAlexaff
Julie D. Forman‐Kay, Andrew Chong

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2019
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisFrontotemporal dementiaStress granuleSmall moleculeCell biologyRNANeuroscienceFrontotemporal lobar degenerationChemistryDementiaBiologyMedicineBiochemistryInternal medicineGeneMessenger RNADisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stress granules (SGs) form during cellular stress and are implicated in neurodegenerative diseases such as amyotrophic lateral sclerosis and frontotemporal dementia (ALS/FTD). To yield insights into the role of SGs in pathophysiology, we performed a high-content screen to identify small molecules that alter SG properties in proliferative cells and human iPSC-derived motor neurons (iPS-MNs). One major class of active molecules contained extended planar aromatic moieties, suggesting a potential to intercalate in nucleic acids. Accordingly, we show that several hit compounds can prevent the RNA-dependent recruitment of the ALS-associated RNA-binding proteins (RBPs) TDP-43, FUS, and HNRNPA2B1 into SGs. We further demonstrate that transient SG formation contributes to persistent accumulation of TDP-43 into cytoplasmic puncta and that our hit compounds can reduce this accumulation in iPS-MNs from ALS patients. We propose that compounds with planar moieties represent a promising starting point to develop small-molecule therapeutics for treating ALS/FTD.Copyright © 2019 Elsevier Inc. All rights reserved. PMID: 31272829 Funding information This work was supported by: NIDDK NIH HHS, United States Grant ID: T32 DK007541 NIA NIH HHS, United States Grant ID: RF1 AG058476 NIA NIH HHS, United States Grant ID: RF1 AG056151 NHGRI NIH HHS, United States Grant ID: R01 HG004659

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5030,223

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,273 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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