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Enregistrement W4293577655 · doi:10.1016/j.isci.2022.105028

Resolving primary pathomechanisms driving idiopathic-like spinal curvature using a new katnb1 scoliosis model

2022· article· en· W4293577655 sur OpenAlexafffund
Anne Meyer-Miner, Jenica L.M. Van Gennip, Katrin Henke, Matthew P. Harris, Brian Ciruna

Notice bibliographique

RevueiScience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnective tissue disorders research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésZebrafishCiliumNeuroscienceCell biologyBiologyNeuroinflammationScoliosisCerebrospinal fluidMotile ciliumMotilityAnatomyPathologyInflammationMedicineImmunologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Idiopathic scoliosis (IS) refers to abnormal spinal curvatures that occur in the absence of vertebral or neuromuscular defects. IS accounts for 80% of human spinal deformity, afflicts ∼3% of children worldwide, yet pathogenic mechanisms are poorly understood. A key role for cerebrospinal fluid (CSF) homeostasis in zebrafish spine development has been identified. Specifically, defects in cilia motility of brain ependymal cells (EC), CSF flow, and/or Reissner fiber (RF) assembly are observed to induce neuroinflammation, oxidative stress, abnormal CSF-contacting neuron activity, and urotensin peptide expression, all associating with scoliosis. However, the functional relevance of these observations to IS remains unclear. Here we characterize zebrafish katnb1 mutants as a new IS model. We define essential roles for Katnb1 in motile ciliated lineages, uncouple EC cilia and RF formation defects from spinal curvature, and identify abnormal CSF flow and cell stress responses as shared pathogenic signatures associated with scoliosis across diverse zebrafish models.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,304
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.

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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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