Age-Dependent Resistance to Excitotoxicity in Htt CAG140 Mice and the Effect of Strain Background
Notice bibliographique
Résumé
Mouse strain background can influence vulnerability to excitotoxic neuronal cell death and potentially modulate phenotypes in transgenic mouse models of human disease. Evidence supports a contribution of excitotoxicity to the selective death of medium spiny neurons in Huntington's disease (HD). Here, we assess whether strain differences in excitotoxic vulnerability influence striatal cell death in a knock-in mouse model of HD. Previous studies that evaluated resistance to excitotoxic lesions in several mouse models of HD had variable outcomes. In the present study, we directly compare one model on two different background strains to test the contribution of strain to excitotoxicity-mediated neurodegeneration. Mice of the FVB/N strain, which are highly vulnerable to excitotoxicity, become extremely resistant to quinolinic acid-induced striatal neurodegeneration with age, when carrying a huntingtin (Htt) allele expressing a HD transgene (CAG140). The resistance is much greater than the age-dependent resistance that has been previously reported in YAC128 mice. By 12 months of age, both heterozygous and homozygous FVB.CAG140 mice displayed virtually complete resistance to quinolinic acid-induced striatal neurodegeneration. A similar resistance develops in CAG140 mice on a C57BL/6N background although the effect size is smaller because C57BL/6N mice are already resistant due to genetic background. In a direct comparison with the YAC128 mice, FVB.CAG140 mice have greater resistance. FVB.CAG140 mice are also resistant to neurodegeneration following kainic acid-induced status epilepticus suggesting the existence of a common cellular mechanism that provides protection against multiple types of excitotoxic insult. These findings establish FVB.CAG140 mice as a useful model to investigate the cellular and molecular mechanisms that confer neuroprotection against excitotoxicity.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».