Smn deficiency causes neuritogenesis and neurogenesis defects in the retinal neurons of a mouse model of spinal muscular atrophy
Notice bibliographique
Résumé
The eye is an excellent model for the study of neuronal development and pathogenesis of central nervous system disorders because of its relative ease of accessibility and the well-characterized cellular makeup. We have used this model to study spinal muscular atrophy (SMA), an autosomal recessive neuromuscular disease caused by deletions or mutations in the survival of motor neuron 1 gene (SMN1). We have investigated the expression pattern of mouse Smn mRNA and protein in the neural retina and the optic nerve of wild type mice. Smn protein is present in retinal ganglion cells and amacrine cells within the neural retina as well as in glial cells in the optic nerve. Histopathological analysis in phenotype stage SMA mice revealed that Smn deficiency is associated with a reduction in ganglion cell axon and glial cell number in the optic nerve, as well as compromised cellular processes and altered organization of neurofilaments in the neural retina. Whole mount preparation and retinal neuron primary culture provided further evidence of abnormal synaptogenesis and neurofilament accumulation in the neurites of Smn-deficient retinal neurons. A subset of amacrine cells is absent, in a cell-autonomous fashion, in the retina of SMA mice. Finally, the retinas of SMA mice have altered electroretinograms. Altogether, our study has demonstrated defects in axodendritic outgrowth and cellular composition in Smn-depleted retinal neurons, indicating a role for Smn in neuritogenesis and neurogenesis, and providing us with an insight into pathogenesis of SMA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».