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Enregistrement W2924442144 · doi:10.3390/molecules24061189

Cardiac-Specific Cre Induces Age-Dependent Dilated Cardiomyopathy (DCM) in Mice

2019· article· en· W2924442144 sur OpenAlexafffund
Taha Rehmani, Maysoon Salih, Balwant S. Tuana

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDilated cardiomyopathyCre recombinaseTransgenePhenotypeCardiomyopathyBiologyGenetically modified mouseFibrosisDownregulation and upregulationGeneHeart failureMedicineGeneticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The genetic modification of the mouse genome using the cre-lox system has been an invaluable tool in deciphering gene and protein function in a temporal and/or spatial manner. However, it has its pitfalls, as researchers have shown that the unregulated expression of cre recombinase can cause DNA damage, the consequences of which can be very detrimental to mouse health. Previously published literature on the most utilized cardiac-specific cre, αMHC-cre, mouse model exhibited a nonlethal hypertrophic cardiomyopathy (HCM) with aging. However, using the same αMHC-cre mice, we observed a cardiac pathology, resulting in complete lethality by 11 months of age. Echocardiography and histology revealed that the αMHC-cre mice were displaying symptoms of dilated cardiomyopathy (DCM) by seven months of age, which ultimately led to their demise in the absence of any HCM at any age. Molecular analysis showed that this phenotype was associated with the DNA damage response through the downregulation of activated p38 and increased expression of JNK, p53, and Bax, known inducers of myocyte death resulting in fibrosis. Our data urges strong caution when interpreting the phenotypic impact of gene responses using αMHC-cre mice, since a lethal DCM was induced by the cre driver in an age-dependent manner in this commonly utilized model system.

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 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 enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations31
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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