Targeted knockout of GABA receptor gamma 2 subunit provokes transient light-induced reflex seizures in zebrafish larvae
Notice bibliographique
Résumé
Epilepsy is the most common primary neurological disorder characterized by the chronic tendency of a patient to experience epileptic seizures, which are abnormal body movements or cognitive states that result from excessive, hypersynchronous brain activity. Epilepsy has been found to have numerous etiologies and whilst about two thirds of epilepsies were classically considered idiopathic, a majority of those is now believed to be of genetic origin. Mutations in genes involved in GABA-mediated inhibitory neurotransmission have been associated with a broad range of epilepsy syndromes. Mutations in the GABA-A receptor gamma 2 subunit gene (GABRG2), for example, have been associated with absence epilepsy and febrile seizures in humans. Several rodent models of GABRG2 loss-of-function depict clinical features of the disease, however, alternative genetic models more amenable for the study of ictogenesis and for high-throughput screening purposes are still needed. In this context, we generated a gabrg2 knock-out zebrafish model (R23X) that displayed light/dark-induced reflex seizures. Through high-resolution in vivo calcium imaging of the brain, we showed that this phenotype is associated with widespread increases in neuronal activity that can be effectively alleviated by the anti-epileptic drug valproic acid. Moreover these seizures only occur at the larval stages but disappear after one week of age. Interestingly, our whole transcriptome analysis showed that gabrg2-KO does not alter the expression of genes in the larval brain. As a result, gabrg2-/- zebrafish is a novel in vivo genetic model of early epilepsies that opens new doors to investigate ictogenesis and for further drug-screening assays.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».