Improved Success of Myoblast Transplantation in mdx Mice by Blocking the Myostatin Signal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: : Duchenne muscular dystrophy (DMD) is caused by a dystrophin gene mutation. Transplantation of normal myoblasts results in long-term restoration of dystrophin. However, the success of this approach is compromised by the limited time of regeneration following muscle damage. Myostatin is known to be responsible for limiting skeletal muscle regeneration. Our purpose is to verify whether blocking the myostatin signal in mdx host mice or in normal myoblasts transplanted in mdx host mice would increase the extent of muscle repair and thus allow the formation of more dystrophin-positive fibers. METHODS: : Transgenic mdx mice carrying a dominant negative form of myostatin receptor (dnActRIIB) were used to test the fiber resistance to damage and to act as a host for normal myoblast transplantation. Myoblasts obtained from nondystrophic transgenic mice carrying the dominant negative myostatin receptor were also transplanted in nontransgenic mdx mice. RESULTS: : Transgenic mdx mice carrying the dnActRIIB gene have bigger muscles than mdx mice with the normal gene of ActRIIB. Their fiber resistance to exercise-induced damage was also greatly improved. Moreover, the success of normal myoblast transplantation was significantly enhanced in mdx/dnActRIIB mice. Finally, nondystrophic dnActRIIB myoblasts formed more abundant and bigger dystrophin positive fibers when transplanted in mdx mice. CONCLUSIONS: : Blocking the myostatin signal in mdx mice allowed the size of muscle fibers to increase, the fiber resistance to damage induced by exercise to increase, and the success of normal myoblast transplantation to improve. The transplantation in mdx mice of dnActRIIB myoblasts formed more abundant and larger dystrophin positive fibers.
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 ».