Progressive neuroanatomical changes caused by Grin1 loss-of-function mutation
Notice bibliographique
Résumé
NMDA receptor dysfunction is central to the encephalopathies caused by missense mutations in the NMDA receptor subunit genes. Missense variants of GRIN1, GRIN2A, and GRIN2B cause similar syndromes with varying severity of intellectual impairment, autism, epilepsy, and motor dysfunction. To gain insight into possible biomarkers of NMDAR hypofunction, we asked whether a loss-of-function variant in the Grin1 gene would cause structural changes in the brain that could be detected by MRI. We also studied the developmental trajectory of these changes to determine whether structural changes coincided with reported cognitive impairments in the mice. We performed magnetic resonance imaging in male Grin1-/- knockdown mice (GluN1KD) that were three, six, or twelve weeks old. Deformation-based morphometry was used to assess neuroanatomical differences. Volumetric reductions were detected in substantia nigra and striatum of GluN1KD mice at all ages. Changes in limbic structures were only evident at six weeks of age. Reductions in white matter volumes were first evident at three weeks, and additional deficits were detected at six and twelve weeks. FluoroJade immunofluorescence revealed degenerating neurons in twelve-week old GluN1KD mice. We conclude that Grin1 loss-of-function mutations cause volume reductions in dopaminergic structures early in development, while changes to limbic and white matter structures are delayed and are more pronounced in post-adolescent ages. The evidence of degenerating neurons in the mature brain indicates an ongoing process of cell loss as a consequence of NMDAR hypofunction.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».