Current Translational Research and Murine Models For Duchenne Muscular Dystrophy
Notice bibliographique
Résumé
Duchenne muscular dystrophy (DMD) is an X-linked genetic disorder characterized by progressive muscle degeneration. Mutations in the DMD gene result in the absence of dystrophin, a protein required for muscle strength and stability. Currently, there is no cure for DMD. Since murine models are relatively easy to genetically manipulate, cost effective, and easily reproducible due to their short generation time, they have helped to elucidate the pathobiology of dystrophin deficiency and to assess therapies for treating DMD. Recently, several murine models have been developed by our group and others to be more representative of the human DMD mutation types and phenotypes. For instance, mdx mice on a DBA/2 genetic background, developed by Fukada et al., have lower regenerative capacity and exhibit very severe phenotype. Cmah-deficient mdx mice display an accelerated disease onset and severe cardiac phenotype due to differences in glycosylation between humans and mice. Other novel murine models include mdx52, which harbors a deletion mutation in exon 52, a hot spot region in humans, and dystrophin/utrophin double-deficient (dko), which displays a severe dystrophic phenotype due the absence of utrophin, a dystrophin homolog. This paper reviews the pathological manifestations and recent therapeutic developments in murine models of DMD such as standard mdx (C57BL/10), mdx on C57BL/6 background (C57BL/6-mdx), mdx52, dystrophin/utrophin double-deficient (dko), mdxβgeo, Dmd-null, humanized DMD (hDMD), mdx on DBA/2 background (DBA/2-mdx), Cmah-mdx, and mdx/mTRKO murine 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».