FTD-associated behavioural and transcriptomic abnormalities in ‘humanized’ progranulin-deficient mice: A novel model for progranulin-associated FTD
Notice bibliographique
Résumé
Frontotemporal dementia (FTD) is an early onset dementia characterized by neuropathology and behavioural changes. A common genetic cause of FTD is haploinsufficiency of the gene progranulin (GRN). Mouse models of progranulin deficiency have provided insight into progranulin neurobiology, but the description of phenotypes with preclinical relevance has been limited in the currently available heterozygous progranulin-null mice. The identification of robust and reproducible FTD-associated behavioural, neuropathological, and biochemical phenotypes in progranulin deficient mice is a critical step in the preclinical development of therapies for FTD. In this work, we report the generation of a novel, 'humanized' mouse model of progranulin deficiency that expresses a single, targeted copy of human GRN in the absence of mouse progranulin. We also report the in-depth, longitudinal characterization of humanized progranulin-deficient mice and heterozygous progranulin-null mice over 18 months. Our analysis yielded several novel progranulin-dependent physiological and behavioural phenotypes, including increased marble burying, open field hyperactivity, and thalamic microgliosis in both models. RNAseq analysis of cortical tissue revealed an overlapping profile of transcriptomic dysfunction. Further transcriptomic analysis offers new insights into progranulin neurobiology. In sum, we have identified several consistent phenotypes in two independent mouse models of progranulin deficiency that are expected to be useful endpoints in the development of therapies for progranulin-deficient FTD. Furthermore, the presence of the human progranulin gene in the humanized progranulin-deficient mice will expedite the development of clinically translatable gene therapy strategies.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».