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Enregistrement W2565483143 · doi:10.1016/s1525-0016(16)33810-2

205. Functional Assessment of NSE-Cre Mouse Model of Friedreich Ataxia

2015· article· en· W2565483143 sur OpenAlexaff
Mohammed Filali, Catherine Gérard, Jacques P. Tremblay

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtaxiaBiologyKnockout mouseConditional gene knockoutNeuroscienceGait AtaxiaFrataxinPhenotypeGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The characterization of mouse models of human disease is essential for understanding the underlying pathophysiology and developing new therapeutics. To understand more clearly the pathogenesis of sensorimotor dysfunction in Friedreich ataxia, we used conditional knockout mice in which the frataxin gene had been knocked-out in some tissues during embryogenesis by breeding them with mice expressing the Cre recombinase gene under the NSE promoter. The NSE-Cre mice grew poorly compared to their controls, and demonstrated a severe neurologic phenotype, and a shorter life span. They exhibited extended duration of the hindlimb clasping response, as well as slowed movement time on a suspended bar, severe ataxic gait and kyphosis. The mutants have poor somatosensory perception, breathing difficulties, heart palpitation and autonomic dysfunction as indicated by urogenital failure. Despite the short life span, the NSE-Cre mice are a valid model to evaluate behavioral deficits and could be used to test experimental therapies to improve functional responses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2015
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