X-linked muscular dystrophy in a Labrador Retriever strain: phenotypic and molecular characterisation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canine models of Duchenne muscular dystrophy (DMD) are a valuable tool to evaluate potential therapies because they faithfully reproduce the human disease. Several cases of dystrophinopathies have been described in canines, but the Golden Retriever muscular dystrophy (GRMD) model remains the most used in preclinical studies. Here, we report a new spontaneous dystrophinopathy in a Labrador Retriever strain, named Labrador Retriever muscular dystrophy (LRMD). METHODS: A colony of LRMD dogs was established from spontaneous cases. Fourteen LRMD dogs were followed-up and compared to the GRMD standard using several functional tests. The disease causing mutation was studied by several molecular techniques and identified using RNA-sequencing. RESULTS: The main clinical features of the GRMD disease were found in LRMD dogs; the functional tests provided data roughly overlapping with those measured in GRMD dogs, with similar inter-individual heterogeneity. The LRMD causal mutation was shown to be a 2.2-Mb inversion disrupting the DMD gene within intron 20 and involving the TMEM47 gene. In skeletal muscle, the Dp71 isoform was ectopically expressed, probably as a consequence of the mutation. We found no evidence of polymorphism in either of the two described modifier genes LTBP4 and Jagged1. No differences were found in Pitpna mRNA expression levels that would explain the inter-individual variability. CONCLUSIONS: This study provides a full comparative description of a new spontaneous canine model of dystrophinopathy, found to be phenotypically equivalent to the GRMD model. We report a novel large DNA mutation within the DMD gene and provide evidence that LRMD is a relevant model to pinpoint additional DMD modifier genes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».