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Relationship of Phenotypic Variation with Mechanisms of Craniofacial Development in Two Connexin‐43 Mutant Mouse Models

2019· article· en· W3176076263 sur OpenAlexafffund
Elizabeth Jewlal, Kevin Barr, Andrew Nelson, Dale W. Laird, Katherine E. Willmore

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnexins and lens biology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyCraniofacialConnexinPhenotypeSkullMutantGeneticsFunction (biology)Evolutionary biologyVariation (astronomy)MutationGeneAnatomyGap junction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The skull is complex in its development and function. This complexity makes it vulnerable to disruptive forces, and upwards of one third of congenital abnormalities in humans involve the craniofacial complex. Abnormalities in the skull can be viewed as extreme examples of variation, and it is generally assumed that both normal and extreme variation has a developmental basis. If this assumption is correct, then we expect that patterns of variation will be similarly structured if the developmental inputs are similar, and that phenotypic variation can then be used to uncover potential developmental disruptions in cases of aberrant development. The focus of this study is to test the hypothesis that phenotypic variation is structured through developmental processes using mouse models of normal and abnormal skull phenotypes. Methods In humans, reduced connexin‐43 (Cx43) function caused by mutations results in distinct anomalies of the facial skeleton, and mouse models of reduced Cx43 function display a similar phenotype. We use two mouse models with mutations to the Gja1 gene encoding for the gap‐junctional protein connexin‐43 (Cx43 I130T/+ : 50% channel function, Cx43 G60S/+ : 15–20% channel function) to test the relationship between connexin‐43 function, and variation. Geometric morphometric analyses were done on 3D landmark data from μCT scans of mutant skulls (20μm) and their wild type littermates at post‐natal day zero and three months of age (N=30) to assess and compare mean shape, phenotypic variation and covariation among genotypes. Results As expected, both mutant models exhibit significantly altered skull morphology and greater phenotypic variation at both P0 and three months. While morphological changes and variation are more severe in the Cx43 G60S/+ mice than the Cx43 I130T/+ mice, the mean phenotypic changes and patterns of variation are similar in both mutants. Unexpectedly, the greatest phenotypic changes are within the cranial base in both mutants and at both time points, whereas changes to facial morphology are only evident in the three month mice. Significance Our findings indicate that reduced Cx43 function causes distinct skull anomalies in a dosage‐dependent manner. Given that the same skull structures are disrupted in both of our mutants, that variation is increased in both mutants with dosage effect and that this variation is structured the same in each model, our results support the hypothesis that phenotypic variation is structured through developmental processes. Additionally, our results uncovered the previously undocumented involvement of the cranial base, and the relatively late‐timing of alterations to the facial skeleton of adult mice in response to reduced Cx43 function. These findings potentially point to two skeletal disruptions caused by reduced Cx43: 1. An early disruption of skeletal morphogenesis of the cranial base and 2. Altered bone remodelling in the facial skeleton. This study bolsters the idea that study of phenotypic variation is a useful tool to help us uncover and pinpoint developmental disruptions. Support or Funding Information Research was funding through a grant from NSERC This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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