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Enregistrement W4399752222 · doi:10.1242/dmm.050528

An <i>Irak1-Mecp2</i> tandem duplication mouse model for the study of <i>MECP2</i> duplication syndrome

2024· article· en· W4399752222 sur OpenAlexafffund
Eleonora Maino, Ori Scott, Samar Z. Rizvi, Wing Suen Chan, Shagana Visuvanathan, Youssif Ben Zablah, Hongbin Li, Ameet S. Sengar, Michael W. Salter, Zhengping Jia, Janet Rossant, Ronald D. Cohn, Bin Gu, Evgueni A. Ivakine

Notice bibliographique

RevueDisease Models & Mechanisms · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenOntario Ministry of Health and Long-Term CareCanadian Child Health Clinician Scientist Program
Mots-clésMECP2Gene duplicationTandem exon duplicationBiologyCRISPRCopy-number variationRett syndromeGeneticsGeneCancer researchGenomePhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MECP2 duplication syndrome (MDS) is a neurodevelopmental disorder caused by tandem duplication of the MECP2 locus and its surrounding genes, including IRAK1. Current MDS mouse models involve transgenic expression of MECP2 only, limiting their applicability to the study of the disease. Herein, we show that an efficient and precise CRISPR/Cas9 fusion proximity-based approach can be utilized to generate an Irak1-Mecp2 tandem duplication mouse model ('Mecp2 Dup'). The Mecp2 Dup mouse model recapitulates the genomic landscape of human MDS by harboring a 160 kb tandem duplication encompassing Mecp2 and Irak1, representing the minimal disease-causing duplication, and the neighboring genes Opn1mw and Tex28. The Mecp2 Dup model exhibits neuro-behavioral abnormalities, and an abnormal immune response to infection not previously observed in other mouse models, possibly owing to Irak1 overexpression. The Mecp2 Dup model thus provides a tool to investigate MDS disease mechanisms and develop potential therapies applicable to patients.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,241 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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