Revisiting the NPcis mouse model: A new tool to model plexiform neurofibroma
Notice bibliographique
Résumé
Neurofibromatosis Type I (NF1) is a rare genetic disorder. NF1 patients frequently develop a benign tumor in peripheral nerve plexuses called plexiform neurofibroma. In the past two decades, tissue-specific Nf1 knockout mouse models were developed using commercially available tissue-specific Cre recombinase and the Nf1 flox mice to mimic neurofibroma development. However, these models develop para-spinal neurofibroma, recapitulating a rare type of neurofibroma found in NF1 patients. The NPcis mouse model developed a malignant version of neurofibroma called malignant peripheral nerve sheath tumor (MPNST) within 3 to 6 months but intriguingly without apparent benign precursor lesion. Here, we revisited the NPcis model and discovered that about 20% display clinical signs similar to Nf1 tissue-specific knockout mice models. However, a systematic histological analysis could not explain the clinical signs we observed although we noticed lesions reminiscent of a neurofibroma in a peripheral nerve, a cutaneous neurofibroma, and para-spinal neurofibroma on rare occasions in NPcis mice. We also observed that 10% of the mice developed a malignant peripheral nerve sheath tumor (MPNST) spontaneously, coinciding with their earring tag identification. Strikingly, half of the sciatic nerves from NPcis mice developed plexiform neurofibroma within 1-6 months when intentionally injured. Thus, we provided a procedure to turn the widely used NPcis sarcoma model into a model recapitulating plexiform neurofibroma.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».