A Focused and Efficient Genetic Screening Strategy in the Mouse: Identification of Mutations That Disrupt Cortical Development
Notice bibliographique
Résumé
Although the mechanisms that regulate development of the cerebral cortex have begun to emerge, in large part through the analysis of mutant mice (Boncinelli et al. 2000; Molnar and Hannan 2000; Walsh and Goffinet 2000), many questions remain unanswered. To provide resources for further dissecting cortical development, we have carried out a focused screen for recessive mutations that disrupt cortical development. One aim of the screen was to identify mutants that disrupt the tangential migration of interneurons into the cortex. At the same time, we also screened for mutations that altered the growth or morphology of the cerebral cortex. We report here the identification of thirteen mutants with defects in aspects of cortical development ranging from the establishment of epithelial polarity to the invasion of thalamocortical axons. Among the collection are three novel alleles of genes for which mutant alleles had already been used to explore forebrain development, and four mutants with defects in interneuron migration. The mutants that we describe here will aid in deciphering the molecules and mechanisms that regulate cortical development. Our results also highlight the utility of focused screens in the mouse, in addition to the large-scale and broadly targeted screens that are being carried out at mutagenesis centers.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».