Minimal Dataset for Characterization of a C9orf72 Knockout Danio rerio Model for ALS and Cross-Species Validation of Therapeutics in Caenorhabditis elegans
Notice bibliographique
Résumé
This dataset is associated with the manuscript "Characterization of a C9orf72 Knockout Danio rerio Model for ALS and Cross-Species Validation of Potential Therapeutics Screened in Caenorhabditis elegans", currently under review at PLOS Genetics. It represents the minimal dataset required for reproducibility under PLOS Genetics data-sharing policies. Abstract: Intronic hexanucleotide repeat expansions in the C9orf72 gene are the most common genetic cause of the neurodegenerative diseases amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and frontotemporal dementia. This expansion reduces C9orf72 expression in affected patients, implicating loss of C9orf72 function (LOF) as a pathogenic mechanism. Various Danio rerio (zebrafish) models of C9orf72 depletion have been developed to investigate disease mechanisms and the effects of C9orf72 LOF. However, there are inconsistencies in reported phenotypes, and most have yet to be validated in stable germline ablation models. To address this, we generated a zebrafish C9orf72 knockout model using CRISPR/Cas9. The C9orf72 LOF model exhibits, in a generally dose-dependent manner, increased larval mortality, persistent growth reduction, and motor deficits. Additionally, homozygous C9orf72 LOF larvae displayed mild overbranching of spinal motoneurons. To identify potential therapeutic compounds, we conducted a screen in an established Caenorhabditis elegans (C. elegans) C9orf72 homologue (alfa-1) LOF model, identifying 12 compounds that improved the motility, neurodegeneration, and paralysis phenotypes. Prompted by the shared motor phenotype, 2 of those compounds were tested in our zebrafish C9orf72 LOF model. Pizotifen malate was found to significantly improve motor deficits in C9orf72 LOF zebrafish larvae. We present a novel zebrafish C9orf72 knockout model that exhibits phenotypic differences from depletion models, providing a valuable tool for in vivo C9orf72 research and ALS therapeutic validation. Furthermore, we identify pizotifen malate as a promising compound for further preclinical evaluation. Dataset Information: This dataset includes raw and processed numerical data from key experimental assays in zebrafish (Danio rerio) and Caenorhabditis elegans. In zebrafish, it contains data from qPCR, sequencing, western blots, survival assays, motor activity tracking, spinal motor neuron morphology analysis, neuromuscular junction integrity evaluation, and drug screening experiments. For C. elegans, it includes data on swimming activity, paralysis assays, neurodegeneration analysis, and drug screening experiments. This dataset represents the minimal dataset required for reproducibility in accordance with PLOS Genetics guidelines and provides all necessary numerical data to replicate the study’s findings. Where relevant, sample raw files are included to ensure data provenance and reproducibility.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,032 |
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 ».