Transgenic <i>LRRK2</i> <sup> <i>R</i> 1441 <i>G</i> </sup> rats–a model for Parkinson disease?
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson disease (PD) is the most common movement disorder, characterized by the progressive degeneration of dopaminergic neurons in the substantia nigra. While the cause of this disease is largely unknown, a rare autosomal dominant familial form of PD is caused by a genetic mutation in the leucine-rich repeat kinase 2 (LRRK2) gene that presumably leads to a gain-of-function of LRRK2 kinase activity. Here, we explored the potential of over expression of this human gene in a new transgenic rat model to serve as an animal model for PD. Commercially available BAC transgenic rats expressing human LRRK2 with the familial PD mutation, R1441G, and their wild-type siblings were tested for deficits in motor function, sensorimotor gating, and higher cognitive function reminiscent of PD through the ages of 3, 6, 9 and 12 months. At 12 months of age, rats were exposed to intraperitoneal injections of the environmental toxin Paraquat or saline. Our results indicate that LRRK2 (R1441G) transgenic rats do not show signs of neurodegeneration and do not develop significant motor or cognitive deficits until the age of 16 months. In addition, LRRK2 (R1441G) transgenic rats did not show increased vulnerability to sub-toxic doses of Paraquat. Gene expression studies indicate that despite genomic presence and initial expression of the transgene, its expression was greatly reduced in our aged rats. We conclude that the transgenic LRRK2 (R1441G) rat is not a valid model for studying the pathology of PD and discuss this in relation to other transgenic rat models.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».