A locus on mouse Ch10 influences susceptibility to limbic seizure severity: fine mapping and<i>in silico</i>candidate gene analysis
Notice bibliographique
Résumé
Identification of genes contributing to mouse seizure susceptibility can reveal novel genes or pathways that provide insight into human epilepsy. Using mouse chromosome substitution strains and interval-specific congenic strains (ISCS), we previously identified an interval conferring pilocarpine-induced limbic seizure susceptibility on distal mouse chromosome 10 (Ch10). We narrowed the region by generating subcongenics with smaller A/J Ch10 segments on a C57BL/6J (B6) background and tested them with pilocarpine. We also tested pilocarpine-susceptible congenics for 6-Hz ECT (electroconvulsive threshold), another model of limbic seizure susceptibility, to determine whether the susceptibility locus might have a broad effect on neuronal hyperexcitability across more than one mode of limbic seizure induction. The ISCS Line 1, which contained the distal 2.7 Mb segment from A/J (starting at rs29382217), was more susceptible to both pilocarpine and ECT. Line 2, which was a subcongenic of Line 1 (starting at rs13480828), was not susceptible, thus defining a 1.0 Mb critical region that was unique to Line 1. Bioinformatic approaches identified 45 human orthologs within the unique Line 1 susceptibility region, the majority syntenic to human Ch12. Applying an epilepsy network analysis of known and suspected excitability genes and examination of interstrain genomic and brain expression differences revealed novel candidates within the region. These include Stat2, which plays a role in hippocampal GABA receptor expression after status epilepticus, and novel candidates Pan2, Cdk2, Gls2 and Cs, which are involved in neural cell differentiation, cellular remodeling and embryonic development. Our strategy may facilitate discovery of novel human epilepsy genes.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».