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Enregistrement W1975891365 · doi:10.1186/gm32

Applications of metabolomics and proteomics to the mdx mouse model of Duchenne muscular dystrophy: lessons from downstream of the transcriptome

2009· article· en· W1975891365 sur OpenAlexaff
Julian L. Griffin, Christine Des Rosiers

Notice bibliographique

RevueGenome Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuchenne muscular dystrophyProteomicsDystrophinMuscular dystrophyMetabolomicsBiologyTranscriptomeComputational biologymdx mouseFunctional genomicsSystems biologyGenomicsBioinformaticsSkeletal muscleDNA microarrayGeneticsGenomeAnatomyGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional genomic studies are dominated by transcriptomic approaches, in part reflecting the vast amount of information that can be obtained, the ability to amplify mRNA and the availability of commercially standardized functional genomic DNA microarrays and related techniques. This can be contrasted with proteomics, metabolomics and metabolic flux analysis (fluxomics), which have all been much slower in development, despite these techniques each providing a unique viewpoint of what is happening in the overall biological system. Here, we give an overview of developments in these fields 'downstream' of the transcriptome by considering the characterization of one particular, but widely used, mouse model of human disease. The mdx mouse is a model of Duchenne muscular dystrophy (DMD) and has been widely used to understand the progressive skeletal muscle wasting that accompanies DMD, and more recently the associated cardiomyopathy, as well as to unravel the roles of the other isoforms of dystrophin, such as those found in the brain. Studies using proteomics, metabolomics and fluxomics have characterized perturbations in calcium homeostasis in dystrophic skeletal muscle, provided an understanding of the role of dystrophin in skeletal muscle regeneration, and defined the changes in substrate energy metabolism in the working heart. More importantly, they all point to perturbations in proteins, metabolites and metabolic fluxes reflecting mitochondrial energetic alterations, even in the early stage of the dystrophic pathology. Philosophically, these studies also illustrate an important lesson relevant to both functional genomics and the mouse phenotyping in that the knowledge generated has advanced our understanding of cell biology and physiological organization as much as it has advanced our understanding of the 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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