Recent insights into the networking of <i>CLN</i> genes and proteins in mammalian cells
Notice bibliographique
Résumé
Ceroid lipofuscinosis neuronal (CLN) genes encode 13 proteins that localize throughout the endomembrane system to regulate a variety of cellular processes. In humans, mutations in CLN genes cause a devastating form of neurodegeneration called neuronal ceroid lipofuscinosis (NCL), commonly known as Batten disease. Each CLN gene is associated with a specific subtype of the disease that differ from each other in severity and age of onset. The NCLs affect all ages and ethnicities worldwide but primarily affect children. The pathology underlying the NCLs is poorly understood, which has prevented the development of a cure or effective therapy for most subtypes of the disease. A growing body of literature supports the networking of CLN genes and proteins within cells, which aligns with the broadly similar cellular and clinical manifestations among the different subtypes of NCL. Here, all relevant literature is reviewed to provide a comprehensive overview of our current understanding of how CLN genes and proteins are networked in mammalian cells with an aim toward revealing new molecular targets for therapy development. Intriguingly, CLN gene and protein networking extends beyond the NCLs as recent work has linked several CLN genes and proteins to other forms of neurodegeneration such as Alzheimer's disease and Parkinson's disease. Thus, a deeper understanding of the pathways and cellular processes impacted by mutations in CLN genes will not only strengthen our knowledge of the pathological mechanisms underlying the NCLs but may also provide new insight into related forms of neurodegeneration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».