Hyperargininemia in an inducible arginase‐1 deficient mouse model
Notice bibliographique
Résumé
We generated an inducible arginase‐1 (Arg1) deficient mouse model by crossing “floxed” Arg1 mice with the Cre‐ER‐T2 model (Arg1‐Cre). These Arg1‐Cre mice die about 2 weeks after tamoxifen administration regardless of the starting age of inducing the knockout and show signs of hyperammonemia and significantly elevated arginine levels (n=4–5; four time points from 2 weeks to 14 weeks of age). Plasma creatine and creatinine levels are normal but guanidinoacetate is increased as assessed by tandem mass spectrometry. Attempts to rescue the lethality or at least to mitigate the biochemical defects caused by loss of arginase‐1 by supplementation of ornithine in the drinking water (n=5) were unsuccessful. An arginase‐1/green fluorescent protein retains full catalytic activity and is being introduced into liver hepatocytes and induced pluripotent stem cells obtained from Arg1‐Cre mice in vitro and to animals in vivo to restore normal biochemistry and to rescue the severe phenotypic consequences of deficiency of this enzyme. Arg1‐Cre mice should prove useful to explore the biochemical defects associated with arginase‐1 deficiency and to explore genetic correction strategies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».