Common and Uncommon Mouse Models of Growth Hormone Deficiency
Notice bibliographique
Résumé
Mouse models of growth hormone deficiency (GHD) have provided important tools for uncovering the various actions of GH. Nearly 100 years of research using these mouse lines has greatly enhanced our knowledge of the GH/IGF-1 axis. Some of the shared phenotypes of the 5 "common" mouse models of GHD include reduced body size, delayed sexual maturation, decreased fertility, reduced muscle mass, increased adiposity, and enhanced insulin sensitivity. Since these common mouse lines outlive their normal-sized littermates-and have protection from age-associated disease-they have become important fixtures in the aging field. On the other hand, the 12 "uncommon" mouse models of GHD described herein have tremendously divergent health outcomes ranging from beneficial aging phenotypes (similar to those described for the common models) to extremely detrimental features (such as improper development of the central nervous system, numerous sensory organ defects, and embryonic lethality). Moreover, advancements in next-generation sequencing technologies have led to the identification of an expanding array of genes that are recognized as causative agents to numerous rare syndromes with concomitant GHD. Accordingly, this review provides researchers with a comprehensive up-to-date collection of the common and uncommon mouse models of GHD that have been used to study various aspects of physiology and metabolism associated with multiple forms of GHD. For each mouse line presented, the closest comparable human syndromes are discussed providing important parallels to the clinic.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».