Characterization of a <i>CLCF1</i> conditional knock-out mice model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Cardiotrophin-like Cytokine Factor 1 (CLCF1) is a cytokine of the IL6 family with important pro-neurotrophic and immuno-modulating functions. However, the mechanisms behind CLCF1 activities and CLCF1 properties in pathological models remain poorly understood. This is partly due to a lack of tools for the study of CLCF1 functions in vivo. Indeed, the complete knock-out of CLCF1 in mice is lethal at P1: underdeveloped motor neurons of the face and jaw prevent the pups from suckling. To overcome this obstacle, we obtained a CLCF1 conditional knock-out mice model generated using the CRISPR-Cas9 technology. We then bred these mice with Vav-Cre mice to induce CLCF1 deletion in hematopoietic cells. We are now conducting immuno-phenotyping experiments of the main immune populations in those animals. Considering the activities of CLCF1 that were previously shown in vitro or in vivo using overexpression models, we hypothesize that the knock-out of CLCF1 in immune cells will lead to decreased numbers of B and myeloid cells. This new CLCF1 conditional knock-out mice model will be a potent tool to confirm and further study the activities, mechanisms, and pathological roles of CLCF1 in vivo. Supported by grants from CIHR (Canadian Institutes of Health Research)
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».