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Enregistrement W2944067780 · doi:10.1227/01.neu.0000307618.81495.52

Of Designer Mice and Men

2007· article· en· W2944067780 sur OpenAlexaboutno aff
Richard G. Ellenbogen

Notice bibliographique

RevueNeurosurgery · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The three scientists were told their seemingly crazy idea could not work. Nevertheless, the concept of creating designer mice has earned these unrelenting three the 2007 Nobel Prize in Physiology or Medicine. Mario Capecchi, a Howard Hughes Medical Institute investigator at the University of Utah in Salt Lake City, Oliver Smithies of the University of North Carolina, Chapel Hill, and Martin Evans of Cardiff University, United Kingdom, have won the 2007 Prize for pioneering the techniques to create knockout mice (Science 318: 178–179, 2007). These mice are bred to delete (knockout) a certain gene. What is the relevance of these mutated mammals? In essence, knockout mice have permitted scientists to understand the roles of thousands (over 11,000 so far) of mammalian genes. By doing so, these scientists have created an industry, in which there are now laboratory models of human disease, a vehicle to test countless therapeutic options not previously possible. Capecchi, one of the more colorful recipients of the Prize was discouraged by early National Institutes of Health (NIH) reviews of the impossibility of such a concept in mammals. However, for this immigrant, a survivor of WWII torn Italy whose mother survived Dachau, “impossible” was just another avenue to succeed in his adopted country whose roads were paved with opportunity.Figure. 2007: Laureates of the Nobel Prize in Physiology and Medicine.Capecchi and Smithies, working at the University of Wisconsin, Madison, showed that targeting specific genes in mammalian cells via recombination could be successful. But the early work was limited to cells in culture. Now Martin Evans, initially at the University of Cambridge, U.K., adds to the mix. Evans led a group who, in 1981, reported growing embryonic stem (ES) cells from mouse embryos. Evans and his team eventually demonstrated that they could produce live mice by injecting cultured ES cells into a developing embryo. The result is called a chimera, an animal whose tissues are a combination of the ES cells and host embryo cells. When these chimeras mate, some of their resulting animals carry the stem cells' genes with the specific knockouts throughout their bodies. The genius of Capecchi and Smithies was that they realized ES cells offered an opportunity to generate research animals with a specific and desired mutation in every cell. Researchers could target genes in ES cells, select the cells that carried the mutation, and then use them to create chimeras. Through techniques of breeding, scientists produced mice that lacked the two working copies of a specific gene. Interestingly, there was no formal collaboration between the three scientists. Evans “brought the ES cells to my lab in his own pocket,” Smithies says. Capecchi, as a visiting scientist, spent time in Evans's lab learning the chimera technique. What have these scientists wrought? The current state of the art and industry is as follows: Several large-scale projects plan to knockout every gene in the mouse genome and make the resulting mice commercially available to the scientific masses. This is no less than a 100 million dollar effort and is comparable in magnitude to the Human Genome Project. Europe and Canada have agreed to a huge effort to produce more than 30,000 knockouts. The NIH will soon announce the Knockout Mouse Project (KOMP), which will create an additional 10,000 genes to the knockout list. China is gearing up to make 100,000 mutants, with the goal of creating 20,000 lines of mice, each with a different gene knocked out. The end game is obvious. We will hopefully soon learn more about what each gene does and what our potential therapeutic options are when genetic mutation produces human disease. Richard G. Ellenbogen, M.D. Science Times Principal

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,017

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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