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Enregistrement W80064708 · doi:10.3233/jad-2009-0977

The Model Caenorhabditis elegans in Diabetes Mellitus and Alzheimer's Disease

2009· review· en· W80064708 sur OpenAlexaff
Michael Morcos, Harald Hutter

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2009
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Glycation End Products research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCaenorhabditis elegansSenile plaquesPresenilinModel organismDiabetes mellitusBiologyOxidative stressDiseaseGeneGlycationAmyloid precursor proteinAlzheimer's diseaseGeneticsMedicineEndocrinologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes mellitus, with its complications, and Alzheimer's disease (AD) share many similarities. Both are age-related and associated with enhanced formation of advanced glycation endproducts (AGEs) and oxidative stress, factors that can be observed during the normal aging process as well. AGE deposits can be found in areas of atherosclerotic lesions in diabetes and in senile plaques and neurofibrillary tangles in AD. A classical model organism in aging research is the nematode Caenorhabditis elegans (C. elegans). Though C. elegans lacks a vascular system, it has been introduced in diabetes and AD research since it shares many similarities at the molecular level to pathological processes found in humans. AGEs accumulate in C. elegans, and increased AGE-formation and mitochondrial AGE-modification are responsible for increased oxidative stress and limiting life span. Moreover, C. elegans has an accessible and well characterized nervous system and features several genes homologous to human genes implicated in AD like amyloid-beta protein precursor, presenilins and tau. In addition, human genes linked to AD, such as amyloid-beta or tau, can be expressed and studied in C. elegans. So far, C. elegans research has contributed to a better understanding of the function of AD-related genes and the development of this disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations35
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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