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Enregistrement W4393654146 · doi:10.5281/zenodo.4436169

SLC12A4/SLC12A6; A Target Enabling Package

2020· dataset· en· W4393654146 sur OpenAlexaff
Gamma Chi, Rebecca Ebenhoch, Henry Man, Haiping Tang, Laurence Tremblay, Gabriella Reggiano, Xingyu Qiu, Tina Bohstedt, Patrizia Abrusci, B.G. Tehan, Idlir Liko, Fernando Kude de Almeida, Alexandre P. Garneau, Dong Wang, G. McKinley, Shubhashish Mukhopadhyay, Alejandra Fernandez‐Cid, Samira Slimani, Julie Lavoie, N. Burgess-Brown, Frank DiMaio, Paul Isenring, Carol V. Robinson, K.L. Duerr

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChemical Synthesis and Analysis
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesWellcome
Mots-clésR packageComputer sciencePackage designProgramming languageEngineering drawingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

KCC1 (SLC12A4) and KCC3 (SLC12A6) are co-transporters of potassium and chloride, and members of cation-chloride co-transporter (CCC; or Solute Carrier 12) family. They regulate chloride level and cell volume via export of potassium and chloride ions. KCC1 plays an important role in sickle cell diseases, where its activity leads to sickling of red blood cells, a key pathological feature of the disease. Hence, symptoms of this common genetic disorder can be significantly reduced by inactivation of KCC1. KCC3 is highly expressed in neurones, where its inherited defect can lead to a rare form of peripheral neuropathy, Andermann Syndrome. This TEP presents the structures of KCC1 and KCC3 in both wild-type and inactivated states, revealing structural mechanisms for their regulation. From these structures, we have identified ligands ATP and magnesium ion, and have subsequently used biophysical assay and mass spectrometry to characterise them. These can be exploited to develop small molecule modulators to treat sickle cell diseases, one of the most common genetic disorders with unmet needs, as well as neurological disorders.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1120,075

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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