MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4251656943 · doi:10.3410/f.733637302.793548919

Faculty Opinions recommendation of Motor neuron-derived microRNAs cause astrocyte dysfunction in amyotrophic lateral sclerosis.

2018· dataset· en· W4251656943 sur OpenAlexaff
Keith K. Murai

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2018
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisMotor neuronAstrocyteNeuroscienceNeurodegenerationExcitatory amino-acid transporterGlutamate receptorBiologyExcitatory postsynaptic potentialMedicineDiseaseCentral nervous systemPathologyGeneticsInhibitory postsynaptic potentialSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We recently demonstrated that microRNA-218 (miR-218) is greatly enriched in motor neurons and is released extracellularly in amyotrophic lateral sclerosis model rats. To determine if the released, motor neuron-derived miR-218 may have a functional role in amyotrophic lateral sclerosis, we examined the effect of miR-218 on neighbouring astrocytes. Surprisingly, we found that extracellular, motor neuron-derived miR-218 can be taken up by astrocytes and is sufficient to downregulate an important glutamate transporter in astrocytes [excitatory amino acid transporter 2 (EAAT2)]. The effect of miR-218 on astrocytes extends beyond EAAT2 since miR-218 binding sites are enriched in mRNAs translationally downregulated in amyotrophic lateral sclerosis astrocytes. Inhibiting miR-218 with antisense oligonucleotides in amyotrophic lateral sclerosis model mice mitigates the loss of EAAT2 and other miR-218-mediated changes, providing an important in vivo demonstration of the relevance of microRNA-mediated communication between neurons and astrocytes. These data define a novel mechanism in neurodegeneration whereby microRNAs derived from dying neurons can directly modify the glial phenotype and cause astrocyte dysfunction. PMID: 30007309 Funding information This work was supported by: NHLBI NIH HHS, United States Grant ID: T35 HL007815 NINDS NIH HHS, United States Grant ID: F31 NS092340 NINDS NIH HHS, United States Grant ID: K08 NS074194 NINDS NIH HHS, United States Grant ID: R01 NS102272 NINDS NIH HHS, United States Grant ID: R01 NS078398

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4860,306

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,296 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature→Même sujetAmyotrophic Lateral Sclerosis Research→Travaux en français237 207→