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Enregistrement W4282027745 · doi:10.3390/genes13060963

Multisystem Proteinopathy Due to VCP Mutations: A Review of Clinical Heterogeneity and Genetic Diagnosis

2022· review· en· W4282027745 sur OpenAlexaff
Gerald Pfeffer, Grace Lee, Carly Sabine Pontifex, Roberto D. Fanganiello, Allison Peck, Conrad C. Weihl, Virginia Kimonis

Notice bibliographique

RevueGenes · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEndoplasmic Reticulum Stress and Disease
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisFrontotemporal dementiaPhenotypeDiseaseBiologyMedicineDementiaStress granuleGenetic heterogeneityParkinsonismGeneGeneticsNeuroscienceBioinformaticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we review clinical features and genetic diagnosis of diseases caused by mutations in the gene encoding valosin-containing protein (VCP/p97), the functionally diverse AAA-ATPase. VCP is crucial to a multitude of cellular functions including protein quality control, stress granule formation and clearance, and genomic integrity functions, among others. Pathogenic mutations in VCP cause multisystem proteinopathy (VCP-MSP), an autosomal dominant, adult-onset disorder causing dysfunction in several tissue types. It can result in complex neurodegenerative conditions including inclusion body myopathy, frontotemporal dementia, amyotrophic lateral sclerosis, or combinations of these. There is also an association with other neurodegenerative phenotypes such as Alzheimer-type dementia and Parkinsonism. Non-neurological presentations include Paget disease of bone and may also include cardiac dysfunction. We provide a detailed discussion of genotype-phenotype correlations, recommendations for genetic diagnosis, and genetic counselling implications of VCP-MSP.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,328 · 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'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

Citations55
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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