MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392401869 · doi:10.3389/fnmol.2024.1328578

Invertebrate genetic models of amyotrophic lateral sclerosis

2024· article· en· W4392401869 sur OpenAlexfundno aff
Lijun Zhou, Renshi Xu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Molecular Neuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJiangxi Provincial Department of Science and TechnologyHealth and Family Planning Commission of Jiangxi ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaFaculté de Médecine, Université LavalUniversité Laval
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisNeuroscienceDiseasePathogenesisBiologySpinal cordMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a common adult-onset neurodegenerative disease characterized by the progressive death of motor neurons in the cerebral cortex, brain stem, and spinal cord. The exact mechanisms underlying the pathogenesis of ALS remain unclear. The current consensus regarding the pathogenesis of ALS suggests that the interaction between genetic susceptibility and harmful environmental factors is a promising cause of ALS onset. The investigation of putative harmful environmental factors has been the subject of several ongoing studies, but the use of transgenic animal models to study ALS has provided valuable information on the onset of ALS. Here, we review the current common invertebrate genetic models used to study the pathology, pathophysiology, and pathogenesis of ALS. The considerations of the usage, advantages, disadvantages, costs, and availability of each invertebrate model will also be discussed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Molecular NeuroscienceMême sujetAmyotrophic Lateral Sclerosis ResearchTravaux en français237 207