FLNA-filaminopathy skeletal phenotypes are not due to an osteoblast autonomous loss-of-function
Notice bibliographique
Résumé
Mutations in FLNA, which encodes the cytoskeletal protein FLNA, cause a spectrum of sclerosing skeletal dysplasias. Although many of these genetic variants are recurrent and cluster within the gene, the pathogenic mechanism that underpins the development of these skeletal phenotypes is unknown. To determine if the skeletal dysplasia in FLNA-related conditions is due to a cell-autonomous loss-of-function localising to osteoblasts and/or osteocytes, we utilised mouse models to conditionally remove Flna from this cellular lineage. Flna was conditionally knocked out from mature osteocytes using the Dmp1-promoter driven Cre-recombinase expressing mouse, as well as the committed osteoblast lineage using the Osx-Cre or Col1a1-Cre expressing lines. We measured skeletal parameters with μCT and histological methods, as well as gene expression in the mineralised skeleton. We found no measureable differences between the conditional Flna knockout mice, and their control littermate counterparts. Moreover, all of the conditional Flna knockout mice, developed and aged normally. From this we concluded that the skeletal dysplasia phenotype associated with pathogenic variants in FLNA is not caused by a cell-autonomous loss-of-function in the osteoblast-osteocyte lineage, adding more evidence to the hypothesis that these phenotypes are due to gain-of-function in FLNA.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».