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Enregistrement W4386330276 · doi:10.1101/2023.08.29.555390

Zebrafish <i>acta1b</i> as a Candidate for Modeling Human Actin Cardiomyopathies

2023· preprint· en· W4386330276 sur OpenAlexaff
Kendal Prill, Matiyo Ojehomon, Love Sandhu, Sarah Young, John Dawson

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCongenital heart defects research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZebrafishHeart developmentBiologyGene duplicationCRISPRGeneGeneticsActinPhenotypeModel organismCandidate geneEmbryonic stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heart failure is the leading cause of mortality worldwide, primarily associated with cardiovascular disease. Many heart muscle diseases are caused by mutations in genes that encode contractile proteins, including cardiac actin mutations. Zebrafish are an advantageous system for modelling cardiac diseases due to their ability to develop without a functional heart throughout embryonic development. However, genome duplication in the teleost lineage poses a unique challenge by increasing the number of genes involved in heart development. Four actin genes are expressed in the zebrafish heart: acta1b, actc2 , and duplicates of actc1a on chromosomes 19 and 20. In this study, we characterize the actin genes involved in early zebrafish heart development using in situ hybridization and CRISPR targeting to determine the most suitable gene for modelling actin changes observed in human patients with heart disease. The actc1a and acta1b genes are predominantly expressed during embryonic heart development, resulting in severe cardiac phenotypes when targeted with CRISPR. Considering the duplication of the actc1a gene, we recommend acta1b as the best gene for targeted cardiac actin 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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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