A phenotype‐driven ENU mutagenesis screen identifies novel alleles with functional roles in early mouse craniofacial development
Notice bibliographique
Résumé
Proper craniofacial development begins during gastrulation and requires the coordinated integration of each germ layer tissue (ectoderm, mesoderm, and endoderm) and its derivatives in concert with the precise regulation of cell proliferation, migration, and differentiation. Neural crest cells, which are derived from ectoderm, are a migratory progenitor cell population that generates most of the cartilage, bone, and connective tissue of the head and face. Neural crest cell development is regulated by a combination of intrinsic cell autonomous signals acquired during their formation, balanced with extrinsic signals from tissues with which the neural crest cells interact during their migration and differentiation. Although craniofacial anomalies are typically attributed to defects in neural crest cell development, the cause may be intrinsic or extrinsic. Therefore, we performed a phenotype-driven ENU mutagenesis screen in mice with the aim of identifying novel alleles in an unbiased manner, that are critically required for early craniofacial development. Here we describe 10 new mutant lines, which exhibit phenotypes affecting frontonasal and pharyngeal arch patterning, neural and vascular development as well as sensory organ morphogenesis. Interestingly, our data imply that neural crest cells and endothelial cells may employ similar developmental programs and be interdependent during early embryogenesis, which collectively is critical for normal craniofacial morphogenesis. Furthermore our novel mutants that model human conditions such as exencephaly, craniorachischisis, DiGeorge, and Velocardiofacial sydnromes could be very useful in furthering our understanding of the complexities of specific human diseases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».