A feline model of human LDLR-related atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Atherosclerosis, a chronic inflammatory vascular disease driven by the accumulation of LDL-derived cholesterol on arterial walls, is the leading cause of mortality worldwide but is rare in animals. We recently identified spontaneous atherosclerosis in the Korat cat breed, characterized by severe hypercholesterolemia and clinical signs of congestive heart failure, ultimately leading to death. Histopathological examination revealed lesions similar to those observed in human atherosclerosis. Given the close genetic relationship among affected cats, we hypothesized a genetic basis for the condition. Methods: We expanded our sample recruitment and employed whole genome sequencing to identify genetic variants associated with the condition. Results: We identified a homozygous XM_003981898.6:c.2406G>A variant specific to the cases in the LDLR gene. This variant is predicted to result in a premature stop codon, XP_003981947.3:p.Trp758*, leading to a truncated LDLR protein that lacks the last 108 amino acids, including the transmembrane and intracellular C-terminal domains. Genotyping this LDLR variant in an additional cohort of 309 Korat cats confirmed its segregation and revealed new affected cats for clinical follow-up. In silico analyses demonstrated that the identified variant appears optimal for gene-editing-based therapeutics. Conclusions: This is the first report of a spontaneous atherosclerosis animal model with an LDLR variant, the most common gene associated with familial hypercholesterolemia in humans. Given that PCSK9, another known hypercholesterolemia gene, has been lost in many mammalian genomes, including cats, our study provides an exciting double knockout model for human atherosclerosis. The affected Korats may also serve as a valuable model for DNA base editing therapeutics.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».