X-linked muscular dystrophy in a Labrador Retriever strain: phenotypic and molecular characterization.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Canine models of Duchenne muscular dystrophy (DMD) are valuable to evaluate therapies because they faithfully reproduce the human disease. Several cases of dystrophinopathies have been described in canines, but the GRMD (Golden Retriever Muscular Dystrophy) model remains the one used in most preclinical studies. Methods We report a new spontaneous dystrophinopathy in a Labrador retriever strain, named LRMD (Labrador Retriever Muscular Dystrophy), for which a colony was established. Fourteen LRMD dogs were followed-up and compared to the GRMD standard. Results The clinical features of the GRMD disease were found in LRMD dogs, and the functional tests provided data roughly overlapping those measured in GRMD dogs, with similar inter-individual heterogeneity. Molecular techniques including RNA-sequencing allowed to map and identify the LRMD causal mutation, consisting in a 2.2-Mb inversion disrupting the DMD gene within its intron 20, and involving TMEM47 gene. In skeletal muscles, the Dp71 isoform was ectopically expressed as a probable consequence of the mutation. We found no evidence of polymorphism in the two LTBP4 and Jagged1 modifier genes that would explain the observed inter-individual variability. Conclusions This study provides a full comparative description of a new spontaneous canine dystrophinopathy, that we demonstrate is phenotypically equivalent to the GRMD model. We report a novel large DNA mutation within the DMD gene and provide evidence that LRMD is a relevant model to pinpoint additional DMD modifier genes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».