Substrain Differences Reveal Novel Disease-Modifying Gene Candidates That Alter the Clinical Course of a Rodent Model of Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) is a rodent model of multiple sclerosis that is executed in animals by immunization with myelin Ag in adjuvant. The SJL/J autoimmune-prone strain of mouse has been used to model relapsing-remitting multiple sclerosis. However, significant variations in peak scores, timing of onset, and incidence are observed among laboratories, with the postacute (relapse) phase of the disease exhibiting significant inconsistency. We characterized two substrains of SJL/J mice that exhibit profoundly different EAE disease parameters. Induction of EAE in the first SJL/J substrain resulted in many cases of chronic EAE that was dominated by an aggressive B cell response to the immunizing Ag and to endogenous CNS Ags. In contrast, the other SJL/J substrain exhibited a relapsing-remitting form of EAE concomitant with an elevated number of cytokine-producing CD4(+) T cells in the CNS. Exploiting these interstrain differences, we performed a genome-wide copy number analysis on the two disparate SJL/J substrains and discovered numerous gene-dosage differences. In particular, one inflammation-associated gene, Naip1, was present at a higher copy number in the SJL/J substrain that exhibited relapsing-remitting EAE. These results demonstrate that substrain differences, perhaps at the level of genomic copy number, can account for variability in the postacute phase of EAE and may drive chronic versus relapsing disease.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».