Single-molecule PCR analysis of an unstable microsatellite for detecting mutations in sperm of mice exposed to chemical mutagens
Notice bibliographique
Résumé
Single-molecule PCR (SM-PCR) analysis of long and repetitive DNA sequences, known as expanded simple tandem repeats (ESTRs), has been the most efficient method for studying germline mutation induction in endogenous sequences to date. However, the long length of these sequences makes mutation detection imprecise and laborious, and they have been characterized only in mice. Here, we explore the use of unstable microsatellite sequences that can be typed with high precision by capillary electrophoresis as alternative loci for detecting germline mutations. We screened 24 microsatellite loci across inbred mouse strains and identified Mm2.2.1 as the most polymorphic microsatellite locus. We then optimized SM-PCR of Mm2.2.1 to detect mutations in sperm. SM-PCR analysis of sperm from untreated B6C3F1 and Muta(™)Mouse samples revealed mutation frequencies that are consistent with rates derived from family pedigree analysis (∼ 5 × 10(-3)). To determine whether this locus can be used to detect chemically induced germline mutations, Muta(™)Mouse males were exposed by oral gavage to a single dose of 100mg/kg of N-ethyl-N-nitrosourea (ENU) or to 100mg/kg of benzo(a)pyrene (BaP) for 28 days alongside vehicle treated controls. Sperm were collected 10 weeks post-ENU exposure to sample sperm exposed as spermatogonial stem cells and 6 weeks post-BaP exposure to sample sperm that were dividing spermatogonia when the exposure was terminated. Both treatments resulted in a significant (approximately 2-fold) increase in mutation frequency in sperm compared to the control animals. The work establishes the utility of this microsatellite for studying mutation induction in the germ cells of mice. Because microsatellites are found in virtually every species, this approach holds promise for other organisms, including humans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».