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Enregistrement W4367840076 · doi:10.1523/jneurosci.1959-22.2023

A New Mouse Model of Giant Axonal Neuropathy with Overt Phenotypes and Neurodegeneration Driven by Neurofilament Disorganization

2023· article· en· W4367840076 sur OpenAlexafffund
Banshi Nath, Jean‐Pierre Julien

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHereditary Neurological Disorders
Établissements canadiensUniversité LavalCentre Jeunesse de QuebecInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésNeurodegenerationNeurofilamentNeuroinflammationNeuroscienceGenetically modified mousePeripherinKnockout mousePathogenesisBiologyAmyotrophic lateral sclerosisPhenotypeDiseaseTransgenePathologyMedicineImmunologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on pathogenic mechanisms underlying giant axonal neuropathy (GAN), a disease caused by a deficiency of gigaxonin, has been hindered by the lack of appropriate animal models exhibiting substantial symptoms and large neurofilament (NF) swellings, a hallmark of the human disease. It is well established that intermediate filament (IF) proteins are substrates for gigaxonin-mediated degradation. However, it has remained unknown to what extent NF accumulations contribute to GAN pathogenesis. Here, we report the generation of a new mouse model of GAN that is based on crossing transgenic mice overexpressing peripherin (Prph) with mice knockout for Gan . The Gan −/− ;TgPer mice developed early onset sensory-motor deficits along with IF accumulations made up of NF proteins and of Prph, causing swelling of spinal neurons at a young age. Abundant inclusion bodies composed of disorganized IFs were also detected in the brain of Gan −/− ;TgPer mice. At 12 months of age, the Gan −/− ;TgPer mice exhibited cognitive deficits as well as severe sensory and motor defects. The disease was associated with neuroinflammation and substantial loss of cortical neurons and spinal neurons. Giant axons (≥160 μm 2 ) enlarged by disorganized IFs, a hallmark of GAN disease, were also detected in dorsal and ventral roots of the Gan −/− ;TgPer mice. These results, obtained with both sexes, support the view that the disorganization of IFs can drive some neurodegenerative changes caused by gigaxonin deficiency. This new mouse model should be useful to investigate the pathogenic changes associated with GAN disease and for drug testing. SIGNIFICANCE STATEMENT Research on pathogenic mechanism and treatment of GAN has been hampered by the lack of animal models exhibiting overt phenotypes and substantial neurofilament disorganization, a hallmark of the disease. Moreover, it remains unknown whether neurologic defects associated with gigaxonin deficiency in GAN are because of neurofilament disorganization as gigaxonin may also act on other protein substrates to mediate their degradation. This study reports the generation of a new mouse model of GAN based on overexpression of Prph in the context of targeted disruption of gigaxonin gene. The results support the view that neurofilament disorganization may contribute to neurodegenerative changes in GAN disease. The Gan −/− ;TgPer mice provide a unique animal model of GAN for drug testing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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