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Enregistrement W2022790215 · doi:10.1089/104303403769211655

Correction of the Dystrophic Phenotype by <i>In Vivo</i> Targeting of Muscle Progenitor Cells

2003· article· en· W2022790215 sur OpenAlexfundno aff
Gary Wong, Jean‐Pierre Louboutin, Elisabeth R. Barton, H. Lee Sweeney, James M. Wilson

Notice bibliographique

RevueHuman Gene Therapy · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésProgenitor cellBiologyCell biologyDystrophinGenetic enhancementStem cellMuscular dystrophyIn vivoPopulationViral vectorDuchenne muscular dystrophySkeletal musclePhenotypeGeneGeneticsMedicineAnatomyRecombinant DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Successful gene therapy for most inherited diseases will require stable expression of the therapeutic gene. This can be addressed with integrating or self-replicating viruses by targeting postmitotic cells that have a long lifetime or stem cells that can replenish defective tissue with corrected cells. In this study, we explore the possibility of targeting a muscle stem cell population in situ through in vivo administration of vector. To develop this concept, we selected a mouse model of muscular dystrophy (mdx mice) that undergoes rapid turnover of muscle fibers. In vivo targeting of muscle progenitor cells, notably satellite cells, with a pseudotyped lentiviral vector encoding the minidystrophin restores dystrophin expression and provides functional correction in skeletal muscle of mdx mice. This study shows that progenitor cells can be genetically engineered in vivo and subsequently proliferate into terminally differentiated tissue carrying the genetic graft in a way that stably corrects function.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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'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

Citations54
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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