Transgenic and physiological mouse models give insights into different aspects of amyotrophic lateral sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
A wide range of genetic mouse models is available to help researchers dissect human disease mechanisms. Each type of model has its own distinctive characteristics arising from the nature of the introduced mutation, as well as from the specific changes to the gene of interest. Here, we review the current range of mouse models with mutations in genes causative for the human neurodegenerative disease amyotrophic lateral sclerosis. We focus on the two main types of available mutants: transgenic mice and those that express mutant genes at physiological levels from gene targeting or from chemical mutagenesis. We compare the phenotypes for genes in which the two classes of model exist, to illustrate what they can teach us about different aspects of the disease, noting that informative models may not necessarily mimic the full trajectory of the human condition. Transgenic models can greatly overexpress mutant or wild-type proteins, giving us insight into protein deposition mechanisms, whereas models expressing mutant genes at physiological levels may develop slowly progressing phenotypes but illustrate early-stage disease processes. Although no mouse models fully recapitulate the human condition, almost all help researchers to understand normal and abnormal biological processes, providing that the individual characteristics of each model type, and how these may affect the interpretation of the data generated from each model, are considered and appreciated.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».