Not So Rare: Diseases Based on Mutant Proteins Controlling Endoplasmic Reticulum-Mitochondria Contact (MERC) Tethering
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
ions, and reactive oxygen species. This crosstalk is a major determinant of cell metabolism, since it allows the ER to control mitochondrial oxidative phosphorylation and the Krebs cycle, while conversely, it allows the mitochondria to provide sufficient ATP to control ER proteostasis. MERC metabolic signaling is under the control of tethers and a multitude of regulatory proteins. Many of these proteins have recently been discovered to give rise to rare diseases if their genes are mutated. Surprisingly, these diseases share important hallmarks and cause neurological defects, sometimes paired with, or replaced by skeletal muscle deficiency. Typical symptoms include developmental delay, intellectual disability, facial dysmorphism and ophthalmologic defects. Seizures, epilepsy, deafness, ataxia, or peripheral neuropathy can also occur upon mutation of a MERC protein. Given that most MERC tethers and regulatory proteins have secondary functions, some MERC protein-based diseases do not fit into this categorization. Typically, however, the proteins affected in those diseases have dominant functions unrelated to their roles in MERCs tethering or their regulation. We are discussing avenues to pharmacologically target genetic diseases leading to MERC defects, based on our novel insight that MERC defects lead to common characteristics in rare diseases. These shared characteristics of MERCs disorders raise the hope that they may allow for similar treatment options.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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