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Enregistrement W4377091470 · doi:10.3233/jnd-221646

Presynaptic Congenital Myasthenic Syndromes: Understanding Clinical Phenotypes through <i>In vivo</i> Models

2023· review· en· W4377091470 sur OpenAlexafffund
Alessia Pugliese, Stephen H. Holland, Carmelo Rodolico, Hanns Lochmüller, Sally Spendiff

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuromuscular Diseases · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa HospitalChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsMuscular Dystrophy Canada
Mots-clésNeuromuscular junctionPhenotypeCongenital myasthenic syndromeNeuroscienceSynaptic vesicleMedicineSynapseDiseaseWeaknessIn vivoBiologyBioinformaticsGeneMutationGeneticsInternal medicineAnatomyVesicle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Presynaptic congenital myasthenic syndromes (CMS) are a group of genetic disorders affecting the presynaptic side of the neuromuscular junctions (NMJ). They can result from a dysfunction in acetylcholine (ACh) synthesis or recycling, in its packaging into synaptic vesicles, or its subsequent release into the synaptic cleft. Other proteins involved in presynaptic endplate development and maintenance can also be impaired.Presynaptic CMS usually presents during the prenatal or neonatal period, with a severe phenotype including congenital arthrogryposis, developmental delay, and apnoeic crisis. However, milder phenotypes with proximal muscle weakness and good response to treatment have been described. Finally, many presynaptic genes are expressed in the brain, justifying the presence of additional central nervous system symptoms.Several animal models have been developed to study CMS, providing the opportunity to identify disease mechanisms and test treatment options. In this review, we describe presynaptic CMS phenotypes with a focus on in vivo models, to better understand CMS pathophysiology and define new causative genes.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,296
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,119 · 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'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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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