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Enregistrement W4400929905 · doi:10.3389/fcell.2024.1413248

Epigenetics in rare neurological diseases

2024· review· en· W4400929905 sur OpenAlexafffund
Chris-Tiann Roberts, Khatereh Saei Arezoumand, Ashraf Kadar Shahib, James Davie, Mojgan Rastegar

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cell and Developmental Biology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchChildren's Hospital Research Institute of ManitobaOntario Rett Syndrome Association
Mots-clésEpigeneticsRett syndromePhenotypeAngelman syndromeDNA methylationBiologyDiseaseGeneticsEtiologyMECP2NeuroscienceBioinformaticsMedicineGenePathologyGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rare neurological diseases include a vast group of heterogenous syndromes with primary impairment(s) in the peripheral and/or central nervous systems. Such rare disorders may have overlapping phenotypes, despite their distinct genetic etiology. One unique aspect of rare neurological diseases is their potential common association with altered epigenetic mechanisms. Epigenetic mechanisms include regulatory processes that control gene expression and cellular phenotype without changing the composition of the corresponding DNA sequences. Epigenetic factors include three types of proteins, the "readers, writers, and erasers" of DNA and DNA-bound proteins. Thus, epigenetic impairments of many neurological diseases may contribute to their pathology and manifested phenotypes. Here, we aim to provide a comprehensive review on the general etiology of selected rare neurological diseases, that include Rett Syndrome, Prader-Willi Syndrome, Rubinstein-Taybi Syndrome, Huntington's disease, and Angelman syndrome, with respect to their associated aberrant epigenetic mechanisms.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,242 · 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
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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