Inducible Arginase 1 Deficiency in Mice Leads to Hyperargininemia and Altered Amino Acid Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Arginase deficiency is a rare autosomal recessive disorder resulting from a loss of the liver arginase isoform, arginase 1 (ARG1), which is the final step in the urea cycle for detoxifying ammonia. ARG1 deficiency leads to hyperargininemia, characterized by progressive neurological impairment, persistent growth retardation and infrequent episodes of hyperammonemia. Using the Cre/loxP-directed conditional gene knockout system, we generated an inducible Arg1-deficient mouse model by crossing "floxed" Arg1 mice with CreER(T2) mice. The resulting mice (Arg-Cre) die about two weeks after tamoxifen administration regardless of the starting age of inducing the knockout. These treated mice were nearly devoid of Arg1 mRNA, protein and liver arginase activity, and exhibited symptoms of hyperammonemia. Plasma amino acid analysis revealed pronounced hyperargininemia and significant alterations in amino acid and guanidino compound metabolism, including increased citrulline and guanidinoacetic acid. Despite no alteration in ornithine levels, concentrations of other amino acids such as proline and the branched-chain amino acids were reduced. In summary, we have generated and characterized an inducible Arg1-deficient mouse model exhibiting several pathologic manifestations of hyperargininemia. This model should prove useful for exploring potential treatment options of ARG1 deficiency.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».