MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2788886885 · doi:10.3233/jhd-170282

HttQ111/+ Huntington’s Disease Knock-in Mice Exhibit Brain Region-Specific Morphological Changes and Synaptic Dysfunction

2018· article· en· W2788886885 sur OpenAlexafffund
Marina Kovalenko, Austen J. Milnerwood, James V. Giordano, Jason St. Claire, Jolene R. Guide, Mary Stromberg, Tammy Gillis, Ellen Sapp, Marian DiFiglia, Marcy E. MacDonald, Jeffrey B. Carroll, Jong‐Min Lee, Susan Tappan, Lynn A. Raymond, Vanessa C. Wheeler

Notice bibliographique

RevueJournal of Huntington s Disease · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthCHDI Foundation
Mots-clésNeuroscienceHuntington's diseasePostsynaptic potentialAMPA receptorNeurodegenerationGlutamatergicExcitatory postsynaptic potentialBiologyNMDA receptorPostsynaptic densitySynapseStriatumNeurotransmissionElectrophysiologyInhibitory postsynaptic potentialPathologyMedicineGlutamate receptorDiseaseReceptorDopamineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Successful disease-modifying therapy for Huntington's disease (HD) will require therapeutic intervention early in the pathogenic process. Achieving this goal requires identifying phenotypes that are proximal to the HTT CAG repeat expansion. OBJECTIVE: To use Htt CAG knock-in mice, precise genetic replicas of the HTT mutation in patients, as models to study proximal disease events. METHODS: Using cohorts of B6J.HttQ111/+ mice from 2 to 18 months of age, we analyzed pathological markers, including immunohistochemistry, brain regional volumes and cortical thickness, CAG instability, electron microscopy of striatal synapses, and acute slice electrophysiology to record glutamatergic transmission at striatal synapses. We also incorporated a diet perturbation paradigm for some of these analyses. RESULTS: B6J.HttQ111/+ mice did not exhibit significant neurodegeneration or gliosis but revealed decreased striatal DARPP-32 as well as subtle but regional-specific changes in brain volumes and cortical thickness that parallel those in HD patients. Ultrastructural analyses of the striatum showed reduced synapse density, increased postsynaptic density thickness and increased synaptic cleft width. Acute slice electrophysiology showed alterations in spontaneous AMPA receptor-mediated postsynaptic currents, evoked NMDA receptor-mediated excitatory postsynaptic currents, and elevated extrasynaptic NMDA currents. Diet influenced cortical thickness, but did not impact somatic CAG expansion, nor did it show any significant interaction with genotype on immunohistochemical, brain volume or cortical thickness measures. CONCLUSIONS: These data show that a single HttQ111 allele is sufficient to elicit brain region-specific morphological changes and early neuronal dysfunction, highlighting an insidious disease process already apparent in the first few months of life.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations37
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Huntington s DiseaseMême sujetGenetic Neurodegenerative DiseasesTravaux en français237 207