Histopathology reveals correlative and unique phenotypes in a high throughput mouse phenotyping screen
Notice bibliographique
Résumé
The Mouse Genetics Project (MGP) at the Wellcome Trust Sanger Institute aims to generate and phenotype over 800 genetically modified mouse lines over the next 5 years to gain a better understanding of mammalian gene function and provide an invaluable resource to the scientific community for follow-up studies. Phenotyping includes the generation of a standardized biobank of paraffin-embedded tissues for each mouse line, but histopathology is not routinely performed. In collaboration with the Pathology Core of the Centre for Modeling Human Disease (CMHD) we report the utility of histopathology in a high-throughput primary phenotyping screen. Histopathology was assessed in an unbiased selection of 50 mouse lines with (n=30) or without (n=20) clinical phenotypes detected by the standard MGP primary phenotyping screen. Our findings revealed that histopathology added correlating morphological data in 19 of 30 lines (63.3%) in which the primary screen detected a phenotype. In addition, seven of the 50 lines (14%) presented significant histopathology findings that were not associated with or predicted by the standard primary screen. Three of these seven lines had no clinical phenotype detected by the standard primary screen. Incidental and strain-associated background lesions were present in all mutant lines with good concordance to wild-type controls. These findings demonstrate the complementary and unique contribution of histopathology to high-throughput primary phenotyping of mutant mice.
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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 ».