Generation and characterization of a mouse model of Becker muscular dystrophy with a deletion of <i>Dmd</i> exons 52 to 55
Notice bibliographique
Résumé
Becker muscular dystrophy (BMD) is a rare X-linked recessive neuromuscular disorder, frequently caused by in-frame deletions in the DMD gene that result in the production of a truncated, yet functional, dystrophin protein. The consequences of BMD-causing in-frame deletions on the organism are difficult to predict, especially in regard to long-term prognosis. Here, we used CRISPR-Cas9 to generate a new Dmd Δ52-55 mouse model by deleting exons 52-55 in the Dmd gene, resulting in a BMD-like in-frame deletion. To delineate the long-term effects of this deletion, we studied these mice over 52 weeks by performing histology and echocardiography analyses and assessing motor functions. Our results suggest that truncated dystrophin is sufficient to maintain wildtype-like muscle and heart histology and functions in young mice. However, the truncated protein appeared to be insufficient to maintain normal muscle homeostasis and protect against exercise-induced damage at 52 weeks. To further delineate the effects of this exon 52-55 in-frame deletion, we performed RNA sequencing pre- and post-exercise and identified several differentially expressed pathways that reflect the abnormal muscle phenotype observed at 52 weeks in the BMD model.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».