Phylogeny can inform animal model development for both inherited and induced conditions: Duchenne Muscular Dystrophy (DMD) and Fetal Alcohol Spectrum Disorders (FASD)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The use of animal models in research on human and veterinary diseases and disorders is retracting, though it is likely to remain critical for decades. In light of increasing regulation and expectations of judicious use of animal subjects, we examine the idea that the use of animal models can be guided by phylogenetic relationships and modern evolutionary and cladistic analyses. Given that inherited disorders, and indeed, even the developmental and physiological responses to non-inherited conditions, are subject to evolutionary forces, it follows that the observed differences in model organisms are the products of evolutionary divergence. Understanding that divergence has the potential to elucidate which taxa are most likely to exhibit any given symptom or manifest a reaction in a broadly predictable fashion. We examine two case studies, one the inherited disorder Duchenne Muscular Dystrophy, and the other an entirely environmentally induced problem, Fetal Alcohol Spectrum Disorder, or Fetal Alcohol Syndrome. Both case studies reveal symptoms are largely congruent with phylogeny, suggesting relatively conservative evolution of developmental pathways. It follows that it is possible to characterize the manifestation of symptoms or dysmorphologies to broad phylogenetic groups. These data can then be used to inform research into possible treatments based on molecular genetic techniques sourced from unaffected taxa or even provide an evolutionary rationale for maximizing ethical decisions in the use and development of animal models in biomedical research. We argue that the technique should become standard practice in the development of animal models.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».