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Enregistrement W4387535660 · doi:10.1101/2023.10.09.561541

The nonlinear meccano of hyperactivity in Alzheimer

2023· preprint· en· W4387535660 sur OpenAlexafffund
Giulio Bonifazi, Celia Luchena, Adhara Gaminde‐Blasco, Carolina Ortiz-Sanz, Estibaliz Capetillo‐Zarate, Carlos Matute, Elena Alberdi, Maurizio De Pittà

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesBerrikuntza + Ikerketa + Osasuna Eusko FundazioaEusko JaurlaritzaCentro de Investigación Biomédica en Red sobre Enfermedades NeurodegenerativasKrembil FoundationAgencia Estatal de InvestigaciónUniversity of Pittsburgh
Mots-clésNeuroscienceDementiaDiseaseAttention deficit hyperactivity disorderPsychologyAlzheimer's diseaseMedicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The pathophysiological process of Alzheimer’s disease (AD) is believed to begin many years before the formal diagnosis of AD dementia. This protracted preclinical phase offers a crucial window for potential therapeutic interventions, yet its comprehensive characterization remains elusive. Accumulating evidence suggests that amyloid-β (Aβ) may mediate neuronal hyperactivity in circuit dysfunction in the early stages of AD. At the same time, neural activity can also facilitate Aβ accumulation through intricate feed-forward interactions, complicating elucidating the conditions governing Aβ-dependent hyperactivity and its diagnostic utility. In this study, we use biophysical modeling to shed light on such conditions. Our analysis reveals that the inherently nonlinear nature of the underlying molecular interactions can give rise to various modes of hyperactivity emergence. This diversity in the mechanisms of hyperactivity may ultimately account for a spectrum of AD manifestations.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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