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Enregistrement W4320076286 · doi:10.35493/medu.41.20

The Effect of Autophagic Gene Inhibition on Exosomal Tau

2022· article· en· W4320076286 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Philip S. Yu

Notice bibliographique

RevueThe Meducator · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutophagyMicrovesiclesNeurodegenerationIntracellularExtracellularCell biologyWestern blotExtracellular vesiclesExosomeGeneBiologyChemistrymicroRNABiochemistryMedicineDiseasePathologyApoptosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Philip Yu is an undergraduate student researcher passionate about translational research in various fields. The following is an independent experimental study on genetic control of the cellular processes that regulate protein expression and transport in neurodegeneration. The study was conducted under the supervision of Dr. Derrick Gibbings in the Department of Cellular and Molecular Medicine at the University of Ottawa. Throughout the study, Philip conducted all experiments involved, in addition to collecting and processing the generated data. The misfolding of the protein tau contributes to the development of Alzheimer’s disease (AD). Misfolded tau is thought to propagate through a homeostatic degradation process known as autophagy, resulting in the export of cellular materials to the extracellular space via extracellular vesicles, called exosomes. By inhibiting the ATG7 and p62 genes necessary for autophagy to occur, the effects on the amount of exosomal and intracellular tau can be observed. Following the analysis of western blot and protein assay data, it was determined that the inhibition of the ATG7 and p62 genes results in a 70% and 60% reduction in the concentration of tau found in exosomes, respectively. These results suggest potential therapeutic applications of autophagic gene inhibition for the treatment of AD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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