Production of a canine model of Parkinson’s disease using somatic cell nuclear transfer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dogs have been considered a suitable model to study human neurodegenerative diseases, such as Alzheimer’s disease and Parkinson’s disease (PD), and brain aging, because of their long lifespan and the similarities of disease presentation and clinical response in humans and dogs. Further, it is possible to evaluate the visible cognition/motion ability of patients with brain dysfunction. In the present study, we aimed to generate a canine model of PD that overexpresses the human DJ-1 (hDJ-1) gene using the somatic cell nuclear transfer (SCNT) technique. The hDJ-1 gene was transfected into canine fetal fibroblasts, which were used to produce cloned embryos. Reconstructed embryos were transferred into the oviduct of surrogate mothers, one of which gave birth to one dog. The cloned dog was depressed, and his movements were slow and fewer, resulting in an abnormal phenotype, as observed via imaging analyses, such as positron emission tomography (PET) and magnetic resonance imaging (MRI) analyses; these findings were similar to the symptoms of PD in humans. In addition, exogenous hDJ-1 was successfully transmitted to the next generation without silencing. We confirmed that the puppies exhibited the same behavior and imaging analysis as the hDJ-1 transgenic (TG) dog. Using SCNT, we generated TG dogs with PD that overexpressed the hDJ-1 gene. Human PD-like phenotypes have been confirmed in the TG dogs. To the best of our knowledge, this is the first report that describes the establishment of a canine model of PD. Furthermore, TG dogs could be used in preclinical trials of drugs for the treatment of PD.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».