Excessive Laughter-like Vocalizations, Microcephaly, and Translational Outcomes in the<i>Ube3a</i>Deletion Rat Model of Angelman Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Angelman syndrome (AS) is a rare genetic neurodevelopmental disorder characterized by intellectual disabilities, motor and balance deficits, impaired communication, and a happy, excitable demeanor with frequent laughter. We sought to elucidate a preclinical outcome measure in male and female rats that addressed communication abnormalities of AS and other neurodevelopmental disorders in which communication is atypical and/or lack of speech is a core feature. We discovered, and herein report for the first time, excessive laughter-like 50 kHz ultrasonic emissions in theUbe3amat–/pat+rat model of AS, which suggests an excitable, playful demeanor and elevated positive affect, similar to the demeanor of individuals with AS. Also in line with the AS phenotype,Ube3amat–/pat+rats demonstrated aberrant social interactions with a novel partner, distinctive gait abnormalities, impaired cognition, an underlying LTP deficit, and profound reductions in brain volume. These unique, robust phenotypes provide advantages compared with currently available mouse models and will be highly valuable as outcome measures in the evaluation of therapies for AS. SIGNIFICANCE STATEMENTAngelman syndrome (AS) is a severe neurogenetic disorder for which there is no cure, despite decades of research using mouse models. This study used a recently developed rat model of AS to delineate disease-relevant outcome measures to facilitate therapeutic development. We found the rat to be a strong model of AS, offering several advantages over mouse models by exhibiting numerous AS-relevant phenotypes, including overabundant laughter-like vocalizations, reduced hippocampal LTP, and volumetric anomalies across the brain. These findings are unconfounded by detrimental motor abilities and background strain, issues plaguing mouse models. This rat model represents an important advancement in the field of AS, and the outcome metrics reported herein will be central to the therapeutic pipeline.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».