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Enregistrement W6893715369 · doi:10.5281/zenodo.3367322

GAPDH Purification

2019· article· en· W6893715369 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuntingtinHuntingtin ProteinMechanism (biology)ExonFunction (biology)Huntington's disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Huntington’s Disease (HD) is a hereditary neurodegenerative disease. The cause of this disease is a CAG repeat extension in the HTT Gene. This extension is then translated into an elongation of exon 1 which is primarily composed of a disordered PolyQ repeat. Although the cause is known, the mechanism by which this extension affects the function of Huntingtin (HTT), the protein produced by the HTT Gene, has yet to be understood. A part of this difficulty is our lack of understanding of the role of normal HTT in our cells. To further our understanding of the role of HTT, we at the SGC have set out to explore the HTT interactome, which might give us an idea of what specific interactions are modulated in HD. Our first step on this journey was to conduct a literature review alongside a BioID experiment to come up with a list of putative huntingtin interaction partners. One of the hits on the list was GAPDH. This means that we must obtain a pure sample of GAPDH for use in future experiments to further validate the claim that these proteins interact.Huntington’s Disease (HD) is a hereditary neurodegenerative disease. The cause of this disease is a CAG repeat extension in the HTT Gene. This extension is then translated into an elongation of axon 1 which is primarily composed of a disordered PolyQ repeat. Although the cause is known, the mechanism by which this extension affects the function of Huntingtin (HTT), the protein produced by the HTT Gene, has yet to be understood. A part of this difficulty is our lack of understanding of the role of normal HTT in our cells. To further our understanding of the role of HTT, we at the SGC have set out to explore the HTT interactome, which might give us an idea of what specific interactions are modulated in HD. Our first step on this journey was to conduct a literature review alongside a BioID experiment to come up with a list of putative huntingtin interaction partners. One of the hits on the list was GAPDH. This means that we must obtain a pure sample of GAPDH for use in future experiments to further validate the claim that these proteins interact.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0920,141

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2019
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Résumé présentoui

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