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Enregistrement W3080915477 · doi:10.1101/2020.08.25.266932

Which actin genes are necessary for zebrafish heart development and function?

2020· preprint· en· W3080915477 sur OpenAlexaff
Kendal Prill, Matiyo Ojehomon, Love Sandhu, Suchandrima Dutta, John Dawson

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCongenital heart defects research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZebrafishBiologyHeart developmentGene duplicationGeneGeneticsCRISPRPhenotypeActinLineage (genetic)Embryonic stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heart failure is the number one cause of mortality in the world, contributed to by cardiovascular disease. Many diseases of the heart muscle are caused by mutations in genes encoding contractile proteins, including cardiac actin mutations. Zebrafish are an advantageous system for modeling cardiac disease since embryos can develop without a functional heart. However, genome duplication in the teleost lineage creates a unique obstacle by increasing the number of genes involved in heart development. Four actin genes are expressed in the zebrafish heart: acta1b; actc1c; and duplicates of actc1a on chromosome 19 and 20. Here, we characterize the actin genes involved in early zebrafish heart development using in situ hybridization and CRISPR targeting to determine which gene is best to model changes seen in human patients with heart disease. The actc1a and acta1b genes are predominant during embryonic heart development, resulting in severe cardiac phenotypes when targeted with CRISPRs. Targeting these two cardiac genes with CRISPRs simultaneously results in a more severe phenotype than their individual counterparts, with the results suggesting compensation for lost actin genes by other actin paralogues. Given the duplication of the actc1a gene, we recommend acta1b as the best gene for targeted cardiac actin research.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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