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Enregistrement W3126961259 · doi:10.1038/s41598-021-82556-y

Cecr2 mutant mice as a model for human cat eye syndrome

2021· article· en· W3126961259 sur OpenAlexafffund
Renée Dicipulo, Kacie A. Norton, Nicholas A. Fairbridge, Yana Kibalnyk, Sabrina C. Fox, Lisa K. Hornberger, Heather E. McDermid

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Heritage Foundation for Medical ResearchAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésPenetrancePhenotypeBiologyGeneticsModel organismGene duplicationChromosomeGenetic disorderGeneMutationDiseaseMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cat eye syndrome (CES), a human genetic disorder caused by the inverted duplication of a region on chromosome 22, has been known since the late 1890s. Despite the significant impact this disorder has on affected individuals, models for CES have not been produced due to the difficulty of effectively duplicating the corresponding chromosome region in an animal model. However, the study of phenotypes associated with individual genes in this region such as CECR2 may shed light on the etiology of CES. In this study we have shown that deleterious loss of function mutations in mouse Cecr2 effectively demonstrate many of the abnormal features present in human patients with CES, including coloboma and specific skeletal, kidney and heart defects. Beyond phenotypic analyses we have demonstrated the importance of utilizing multiple genetic backgrounds to study disease models, as we see major differences in penetrance of Cecr2-related abnormal phenotype between mouse strains, reminiscent of the variability in the human syndrome. These findings suggest that Cecr2 is involved in the abnormal features of CES and that Cecr2 mice can be used as a model system to study the wide range of phenotypes present in CES.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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