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Enregistrement W4405038129 · doi:10.1177/22143602241288036

Peripheral defects precede neuromuscular pathology in the <i> Smn <sup>2B/−</sup> </i> mouse model of spinal muscular atrophy

2024· article· en· W4405038129 sur OpenAlexaff
Aoife Reilly, Ariane Beauvais, Majd Al-Aarg, Rebecca Yaworski, Emma R Sutton, Simon Thebault, Rashmi Kothary

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuromuscular Diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurogenetic and Muscular Disorders Research
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal muscular atrophyMedicinePathologyPeripheralAtrophyAnatomyNeuroscienceBiologyDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Spinal Muscular Atrophy (SMA) is an inherited neurodegenerative disease caused by the loss or mutation of the survival motor neuron 1 (SMN1 ) gene. Though classically regarded as a motor neuron disorder, reports are increasingly describing the involvement of non-neuronal organs in SMA. The Smn 2B/− mouse is a model of SMA that displays a peripheral phenotype including metabolic defects. Objective: Here, we characterized several neuronal and non-neuronal defects in the Smn 2B/− mouse throughout development to better understand the progression of the disease and the relationship between tissue defects. Methods: We collected tissues from mutant Smn 2B/− mice and Smn 2B/+ littermate controls at several timepoints and evaluated spinal cord motor neuron loss, neuromuscular junction pathology, muscle fiber size, liver steatosis, and pancreatic islet cell composition. Blood glucose and plasma neurofilament light chain (NfL) were also measured. Results: Smn 2B/− mice displayed several peripheral defects prior to motor neuron loss and showed early elevations in neurofilament light chain (NfL) protein. Conclusions: This work provides an important framework for guiding future research with this mouse model and demonstrates that the liver may be an early target in the development of SMA.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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