Current concepts and molecular pathology of neurodegenerative diseases
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative diseases are a pathologically, clinically and genetically diverse group of diseases characterised by selective dysfunction, loss of synaptic connectivity and neurodegeneration, and are associated with the deposition of misfolded proteins in neurons and/or glia. Molecular studies have highlighted the role of conformationally altered proteins in the pathogenesis of neurodegenerative diseases and have paved the way for developing disease-specific biomarkers that capture and differentiate the main type/s of protein abnormality responsible for neurodegenerative diseases, some of which are currently used in clinical practice. These proteins follow sequential patterns of anatomical involvement and disease spread in the brain and may also be detected in peripheral organs. Recent studies suggest that glia are likely to have an important role in pathological spread throughout the brain and even follow distinct progression patterns from neurons. In addition to morphological and molecular approaches to the classification of these disorders, a further new stratification level incorporates the structure of protein filaments detected by cryogenic electron microscopy. Rather than occurring in isolation, combined deposition of tau, amyloid-β, α-synuclein and TDP-43 are frequently observed in neurodegenerative diseases and in the ageing brain. These can be overlooked, and their clinicopathological relevance is difficult to interpret. This review provides an overview of disease pathogenesis and diagnostic implications, recent molecular and ultrastructural classification of neurodegenerative diseases, how to approach ageing-related and mixed pathologies, and the importance of the protein-based classification system for practising neuropathologists and clinicians. This review also informs general pathologists about the relevance of ongoing full body autopsy studies to understand the spectrum and pathogenesis of neurodegenerative diseases.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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