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Enregistrement W3161366149 · doi:10.1242/dmm.045773

Zebrafish <i>mbnl</i> mutants model physical and molecular phenotypes of myotonic dystrophy

2021· article· en· W3161366149 sur OpenAlexaff
Melissa N. Hinman, Jared Richardson, Rose A. Sockol, Eliza D Aronson, Sarah J. Stednitz, Katrina N. Murray, J. Andrew Berglund, Karen Guillemin

Notice bibliographique

RevueDisease Models & Mechanisms · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesMuscular Dystrophy AssociationMyotonic Dystrophy Foundation
Mots-clésZebrafishBiologyGeneticsDanioPhenotypeMutantRNA splicingMyotonic dystrophyGenetic screenGeneRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The muscleblind RNA-binding proteins (MBNL1, MBNL2 and MBNL3) are highly conserved across vertebrates and are important regulators of RNA alternative splicing. Loss of MBNL protein function through sequestration by CUG or CCUG RNA repeats is largely responsible for the phenotypes of the human genetic disorder myotonic dystrophy (DM). We generated the first stable zebrafish (Danio rerio) models of DM-associated MBNL loss of function through mutation of the three zebrafish mbnl genes. In contrast to mouse models, zebrafish double and triple homozygous mbnl mutants were viable to adulthood. Zebrafish mbnl mutants displayed disease-relevant physical phenotypes including decreased body size and impaired movement. They also exhibited widespread alternative splicing changes, including the misregulation of many DM-relevant exons. Physical and molecular phenotypes were more severe in compound mbnl mutants than in single mbnl mutants, suggesting partially redundant functions of Mbnl proteins. The high fecundity and larval optical transparency of this complete series of zebrafish mbnl mutants will make them useful for studying DM-related phenotypes and how individual Mbnl proteins contribute to them, and for testing potential therapeutics. This article has an associated First Person interview with the first author of the paper.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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