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Enregistrement W4220990134 · doi:10.3389/fphar.2022.835827

A Critical Review of Zebrafish Models of Parkinson’s Disease

2022· review· en· W4220990134 sur OpenAlexafffund
Jillian M. Doyle, Roger P. Croll

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDalhousie University
Mots-clésZebrafishPINK1Parkinson's diseaseDiseaseNeuroscienceParkinBiologyComputational biologyMPTPBioinformaticsMedicinePathologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A wide variety of human diseases have been modelled in zebrafish, including various types of cancer, cardiovascular diseases and neurodegenerative diseases like Alzheimer’s and Parkinson’s. Recent reviews have summarized the currently available zebrafish models of Parkinson’s Disease, which include gene-based, chemically induced and chemogenetic ablation models. The present review updates the literature, critically evaluates each of the available models of Parkinson’s Disease in zebrafish and compares them with similar models in invertebrates and mammals to determine their advantages and disadvantages. We examine gene-based models, including ones linked to Early-Onset Parkinson’s Disease: PARKIN, PINK1, DJ-1 , and SNCA ; but we also examine LRRK2, which is linked to Late-Onset Parkinson’s Disease. We evaluate chemically induced models like MPTP, 6-OHDA, rotenone and paraquat, as well as chemogenetic ablation models like metronidazole-nitroreductase. The article also reviews the unique advantages of zebrafish, including the abundance of behavioural assays available to researchers and the efficiency of high-throughput screens. This offers a rare opportunity for assessing the potential therapeutic efficacy of pharmacological interventions. Zebrafish also are very amenable to genetic manipulation using a wide variety of techniques, which can be combined with an array of advanced microscopic imaging methods to enable in vivo visualization of cells and tissue. Taken together, these factors place zebrafish on the forefront of research as a versatile model for investigating disease states. The end goal of this review is to determine the benefits of using zebrafish in comparison to utilising other animals and to consider the limitations of zebrafish for investigating human disease.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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