In silico reconstructions underpin aberrant trafficking dynamics in deficient axons of Dst knockout and Dst/Nefl double-knockout mice
Notice bibliographique
Résumé
Aberrant neuronal trafficking is a significant hallmark of neurodegenerative pathology. Its real-time evolution remains elusive and poorly defined due to the lack of a predictive spatiotemporal framework. Building upon a general neurocytoskeletal-PDEs (iGCPs) model, we propose the concept of Virtual Cellular Dynamics for quantitative spatiotemporal simulations of mitochondrial dynamics within axons. The model integrates interactions of key cytoskeletal components such as dystonin, microtubule, neurofilament, and actin filament, providing a comprehensive framework for neuron-specific virtual cell modeling, enabling quantitative insight into axonal dysfunction and structural degradation across neurodegenerative disease. Not only does our model recapitulate the significant structural deformations and mitochondrial transport disruptions observed in Dst-deficient mice, but it further predicts that the ablation of Nefl alleviates severe neurodegenerative progression-a finding substantiated by multi-modal imaging and Dst/Nefl double-knockout murine models, which reveal phenotypic rescue and validate the potential of NF-L-targeted therapeutic strategies. Altogether, our work paves the way for next-generation virtual cell models tailored to neuron-specific disease states.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».