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Enregistrement W4319339826 · doi:10.1101/2023.02.07.527511

A Cas9-fusion proximity-based approach generates an <i>Irak1-Mecp2</i> tandem duplication mouse model for the study of MeCP2 duplication syndrome

2023· preprint· en· W4319339826 sur OpenAlexafffund
Eleonora Maino, Ori Scott, Samar Z. Rizvi, Shagana Visuvanathan, Youssif Ben Zablah, Hongbin Li, Ameet S. Sengar, Michael W. Salter, Zhengping Jia, Janet Rossant, Ronald D. Cohn, Bin Gu, Evgueni A. Ivakine

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenCanadian Child Health Clinician Scientist Program
Mots-clésMECP2Gene duplicationCRISPRTandem exon duplicationBiologyCopy-number variationCas9GeneticsComputational biologyPhenotypeGeneGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract MECP2 duplication syndrome (MDS) is a neurodevelopmental disorder caused by tandem duplication of the MECP2 locus and its surrounding genes, including IRAK1 . Current MDS mouse models involve transgenic expression of MECP2 only, limiting their applicability to the study of the disease. Herein, we show that an efficient and precise CRISPR/Cas9 fusion proximity-based approach can be utilized to generate an Irak1-Mecp2 tandem duplication mouse model. The Mecp2 Dup model displays a neurological phenotype in keeping with MDS and demonstrates an abnormal immune response to infection not previously observed in other mouse models, possibly stemming from concurrent Irak1 overexpression. The Mecp2 Dup mouse line thus provides an innovative tool to investigate disease mechanisms and potential therapeutic development.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,211 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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