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Enregistrement W4313405647 · doi:10.4049/jimmunol.208.supp.47.04

Characterization of a <i>CLCF1</i> conditional knock-out mice model

2022· article· en· W4313405647 sur OpenAlexaffabout
Véronique Laplante, Marine Rousseau, Ernesto Fajardo, Sarah Pasquin, Sylvie Lesage, Jean‐François Gauchat

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Response and Inflammation
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-RosemontUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGene knockinConditional gene knockoutKnockout mouseIn vivoBiologyImmune systemHaematopoiesisCell biologyCytokineGene targetingCRISPRImmunologyNeuroscienceCancer researchPhenotypeStem cellGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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