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Enregistrement W80375370 · doi:10.1007/978-3-0348-8171-5_3

Protein phosphorylation networks in motor neuron death

2002· review· en· W80375370 sur OpenAlexaff
Jie Hu, Charles Krieger

Notice bibliographique

RevueBirkhäuser Basel eBooks · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisMotor neuronBiologyNeuroscienceKinasePhosphatasePhosphorylationCell biologyCorticospinal tractSignal transductionSpinal cordInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The disorder amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is characterized by the death of specific groups of neurons, especially motor neurons, which innervate skeletal muscle, and neurons connecting the cerebral cortex with motor neurons, such as corticospinal tract neurons. There have been numerous attempts to elucidate why there is selective involvement of motor neurons in ALS. Recent observations have demonstrated altered activities and protein levels of diverse kinases in the brain and spinal cord of transgenic mice that overexpress a mutant superoxide dismutase (mSOD) gene that is found in patients with the familial form of ALS, as well as in patients who have died with ALS. These results suggest that the alteration of protein phosphorylation may be involved in the pathogenesis of ALS. The changes in protein kinase and phosphatase expression and activity can affect the activation of important neuronal neurotransmitter receptors such as NMDA receptors or other signaling proteins and can trigger, or modify, the process producing neuronal loss in ALS. These various kinases, phosphatases and signaling proteins are involved in many signaling pathways; however, they have close interactions with each other. Therefore, an understanding of the role of protein kinases and protein phosphatases and the molecular organization of protein phosphorylation networks are useful to determine the mechanisms of selective motor neuron death.

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)0,000
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations6
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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