Standardization of zebrafish drug testing parameters for muscle diseases
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscular diseases predominantly affect skeletal and cardiac muscle, resulting in muscle weakness, impaired respiratory function and decreased lifespan. These harmful outcomes lead to poor health-related quality of life and carry a high healthcare economic burden. The absence of promising treatments and new therapies for muscular disorders requires new methods for candidate drug identification and advancement in animal models. Consequently, the rapid screening of drug compounds in an animal model that mimics features of human muscle disease is warranted. Zebrafish are a versatile model in preclinical studies that support developmental biology and drug discovery programs for novel chemical entities and repurposing of established drugs. Due to several advantages, there is an increasing number of applications of the zebrafish model for high-throughput drug screening for human disorders and developmental studies. Consequently, standardization of key drug screening parameters, such as animal husbandry protocols, drug compound administration and outcome measures, is paramount for the continued advancement of the model and field. Here, we seek to summarize and explore critical drug treatment and drug screening parameters in the zebrafish-based modeling of human muscle diseases. Through improved standardization and harmonization of drug screening parameters and protocols, we aim to promote more effective drug discovery programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».