Zebrafish and inherited photoreceptor disease: Models and insights
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Photoreceptor dysfunctions and degenerative diseases are significant causes of vision loss in patients, with few effective treatments available. Targeted interventions to prevent or reverse photoreceptor-related vision loss are not possible without a thorough understanding of the underlying mechanism leading to disease, which is exceedingly difficult to accomplish in the human system. Cone diseases are particularly challenging to model, as some popular genetically modifiable model animals are nocturnal with a rod-dominant visual system and cones that have dissimilarities to human cones. As a result, cone diseases, which affect visual acuity, colour perception, and central vision in patients, are generally poorly understood in terms of pathology and mechanism. Zebrafish (Danio rerio) provide the opportunity to model photoreceptor diseases in a diurnal vertebrate with a cone-rich retina which develops many macular degeneration-like pathologies. Zebrafish undergo external development, allowing early-onset retinal diseases to be detected and studied, and many ophthalmic tools are available for zebrafish visual assessment during development and adulthood. There are numerous zebrafish models of photoreceptor disease, spanning the various types of photoreceptor disease (developmental, rod, cone, and mixed photoreceptor diseases) and genetic/molecular cause. In this review, we explore the features of zebrafish that make them uniquely poised to model cone diseases, summarize the established zebrafish models of inherited photoreceptor disease, and discuss how disease in these models compares to the human presentation, where applicable. Further, we highlight the contributions of these zebrafish models to our understanding of photoreceptor biology and disease, and discuss future directions for utilising and investigating these diverse models.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle