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Enregistrement W4393393597

Caractérisation génétique et fonctionnelle d'affections canines, modèles de maladies neuromusculaires

2010· preprint· en· W4393393597 sur OpenAlexaboutno aff
Marie Maurer

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2010
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurogenetic and Muscular Disorders Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Myotubular/centronuclear myopathies form a group of rare congenital diseases in man. Their molecular etiology has been widely investigated over the last years and proteins involved in those diseases all contribute to formation, maintenance or function of T-tubules in muscle cells triads. In Labradors, spontaneous myopathies with similar features have been described worldwide. Thanks to a French pedigree, a causal mutation in the PTPLA gene has been linked with the disease. It consists in the insertion of a retrotransposon in exon 2 of the gene. Our work has shown that these various myopathies in Labradors are indeed caused by a single mutation resulting from a founder effect and thus constitute a single disease entity for which we suggest the name of « centronuclear myopathy of the Labrador Retriever ». In order to better characterize the pathophysiological mechanisms of this disease model, we analyzed the expression pattern of PTPLA in dogs and mice. Two major splice transcripts have been described which are expressed differently in a space and time-dependent manner. In addition, the mutation induced defects in the splicing in every organ sampled in affected dogs. Pan-specific antibodies have been characterised in order to identify and precisely localize protein isoforms of PTPLA. Finally, anomalies in the T-tubules network have been described in myofibers from affected dogs, confirming the relevance of this spontaneous model for comparative pathology and ultimately, for preclinical trials. .

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,248 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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