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Enregistrement W2323323362 · doi:10.1089/humc.2014.154

Ferret and Pig Models of Cystic Fibrosis: Prospects and Promise for Gene Therapy

2015· review· en· W2323323362 sur OpenAlexafffund
Ziying Yan, Zoe A. Stewart, Patrick L. Sinn, John C. Olsen, Jim Hu, Paul B. McCray, John F. Engelhardt

Notice bibliographique

RevueHuman Gene Therapy Clinical Development · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute of Environmental Health SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthCystic Fibrosis Foundation
Mots-clésCystic fibrosisGenetic enhancementDiseaseBiologyPhenotypeGeneAnimal modelGene deliveryViral vectorBioinformaticsRecombinant DNAComputational biologyCancer researchMedicinePathologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large animal models of genetic diseases are rapidly becoming integral to biomedical research as technologies to manipulate the mammalian genome improve. The creation of cystic fibrosis (CF) ferrets and pigs is an example of such progress in animal modeling, with the disease phenotypes in the ferret and pig models more reflective of human CF disease than mouse models. The ferret and pig CF models also provide unique opportunities to develop and assess the effectiveness of gene and cell therapies to treat affected organs. In this review, we examine the organ disease phenotypes in these new CF models and the opportunities to test gene therapies at various stages of disease progression in affected organs. We then discuss the progress in developing recombinant replication-defective adenoviral, adeno-associated viral, and lentiviral vectors to target genes to the lung and pancreas in ferrets and pigs, the two most affected organs in CF. Through this review, we hope to convey the potential of these new animal models for developing CF gene and cell therapies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,228
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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