Neural crest-specific loss of<i>Bmp7</i>leads to midfacial hypoplasia, nasal airway obstruction and disordered breathing, modeling obstructive sleep apnea
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Pediatric obstructive sleep apnea (OSA), a relatively common sleep-related breathing disorder affecting ∼1-5% of children, is often caused by anatomical obstruction and/or collapse of the nasal and/or pharyngeal airways. The resulting sleep disruption and intermittent hypoxia lead to various systemic morbidities. Predicting the development of OSA from craniofacial features alone is currently not possible, and controversy remains as to whether upper-airway obstruction facilitates reduced midfacial growth or vice versa. Currently, there is no rodent model that recapitulates both the development of craniofacial abnormalities and upper-airway obstruction to address these questions. Here, we describe that mice with a neural crest-specific deletion of Bmp7 (Bmp7ncko) present with a shorter, more acute-angled cranial base, midfacial hypoplasia, nasal septum deviation, turbinate swelling and branching defects, and nasal airway obstruction. Interestingly, several of these craniofacial features develop after birth during periods of rapid midfacial growth and precede the development of an upper-airway obstruction. We identified that, in this rodent model, no single feature appeared to predict upper-airway obstruction, but the sum of those features resulted in reduced breathing frequency, apneas and overall reduced oxygen consumption. Metabolomics analysis of serum from peripheral blood identified increased levels of hydroxyproline, a metabolite upregulated under hypoxic conditions. As this model recapitulates many features observed in OSA, it offers unique opportunities for studying how upper-airway obstruction affects breathing physiology and leads to systemic morbidities. This article has an associated First Person interview with the first author of the paper.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».