Using Zebrafish to Model Autism Spectrum Disorder: A Comparison of ASD Risk Genes Between Zebrafish and Their Mammalian Counterparts
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorders (ASDs) are a highly variable and complex set of neurological disorders that alter neurodevelopment and cognitive function, which usually presents with social and learning impairments accompanied with other comorbid symptoms like hypersensitivity or hyposensitivity, or repetitive behaviors. Autism can be caused by genetic and/or environmental factors and unraveling the etiology of ASD has proven challenging, especially given that different genetic mutations can cause both similar and different phenotypes that all fall within the autism spectrum. Furthermore, the list of ASD risk genes is ever increasing making it difficult to synthesize a common theme. The use of rodent models to enhance ASD research is invaluable and is beginning to unravel the underlying molecular mechanisms of this disease. Recently, zebrafish have been recognized as a useful model of neurodevelopmental disorders with regards to genetics, pharmacology and behavior and one of the main foundations supporting autism research (SFARI) recently identified 12 ASD risk genes with validated zebrafish mutant models. Here, we describe what is known about those 12 ASD risk genes in human, mice and zebrafish to better facilitate this research. We also describe several non-genetic models including pharmacological and gnotobiotic models that are used in zebrafish to study ASD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».