Animal models of Parkinson’s disease: bridging the gap between disease hallmarks and research questions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder characterized by motor and non-motor symptoms. More than 200 years after its first clinical description, PD remains a serious affliction that affects a growing proportion of the population. Prevailing treatments only alleviate symptoms; there is still neither a cure that targets the neurodegenerative processes nor therapies that modify the course of the disease. Over the past decades, several animal models have been developed to study PD. Although no model precisely recapitulates the pathology, they still provide valuable information that contributes to our understanding of the disease and the limitations of our treatment options. This review comprehensively summarizes the different animal models available for Parkinson's research, with a focus on those induced by drugs, neurotoxins, pesticides, genetic alterations, α-synuclein inoculation, and viral vector injections. We highlight their characteristics and ability to reproduce PD-like phenotypes. It is essential to realize that the strengths and weaknesses of each model and the induction technique at our disposal are determined by the research question being asked. Our review, therefore, seeks to better aid researchers by ensuring a concrete discernment of classical and novel animal models in PD research.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découle