MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283398606 · doi:10.1089/cell.2021.0172

Disease Modeling of Neurodegenerative Disorders Using Direct Neural Reprogramming

2022· review· en· W4283398606 sur OpenAlexaff
Emilie M. Legault, Julie Bouquety, Janelle Drouin‐Ouellet

Notice bibliographique

RevueCellular Reprogramming · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReprogrammingInduced pluripotent stem cellBiologyAmyotrophic lateral sclerosisContext (archaeology)NeuroscienceDiseaseNeural stem cellSomatic cellNeurodegenerationStem cellCell biologyPathologyGeneticsEmbryonic stem cellMedicineCell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the pathophysiology of CNS-associated neurological diseases has been hampered by the inaccessibility of patient brain tissue to perform live analyses at the molecular level. To this end, neural cells obtained by differentiation of patient-derived induced pluripotent stem cells (iPSCs) are considerably helpful, especially in the context of monogenic-based disorders. More recently, the use of direct reprogramming to convert somatic cells to neural cells has emerged as an alternative to iPSCs to generate neurons, astrocytes, and oligodendrocytes. This review focuses on the different studies that used direct neural reprogramming to study disease-associated phenotypes in the context of neurodegenerative diseases, including Alzheimer's disease, Parkinson's disease, and amyotrophic lateral sclerosis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeAutre devis
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCellular ReprogrammingMême sujetPluripotent Stem Cells ResearchTravaux en français237 207