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Enregistrement W7011648108

Models of Retinal Development and Disease

2022· other· en· W7011648108 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKTH Publication Database DiVA (KTH Royal Institute of Technology) · 2022
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage Processing and 3D Reconstruction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStargardt diseaseABCA4Retinal pigment epitheliumRetinalRetinaDiseaseLipofuscinPhenotypeCiliopathy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For a model of a human disease to be valid and useful, it is important that key genotypic and phenotypic traits are shared between model system and human. The work in this thesis has been focused on generating new and characterizing spontaneous models of three genetic disorders affecting the retina: retinoblastoma, a childhood cancer with its origin in the fetal retina, Stargardt disease, a juvenile form of macular degeneration, and Bardet-Biedl syndrome, a pleiotropic ciliopathy featuring retinal degeneration. In Paper I, we generated two novel models of MYCN-driven retinoblastoma, in developing chicken retinas and in human retinal organoids, in order to identify its cell of origin and to determine whether MYCN is sufficient in driving tumorigenesis. We found that MYCN was indeed sufficient and that the expression was uniquely tolerated by the cone and horizontal cell progenitor which survived and proliferated anachronistically. The results from our models are in alignment with observations that MYCN-driven retinoblastoma results in a more anaplastic and aggressive form of the cancer and we propose that the fate-restricted progenitor for cones and horizontal cells is its cell of origin. In Paper II, we analyzed the effects of a novel, spontaneous model of ABCA4-mediated Stargardt disease in Labrador retrievers and found that dogs homozygous for the mutation exhibited visual impairment and photoreceptor degeneration. Cone photoreceptors were scarce and the retinal pigment epithelium autofluorescent, indicative of lipofuscin accumulation, a hallmark of Stargardt disease. The phenotype and its etiology in this model are akin to human Stargardt disease. In Paper III, we investigated whether a spontaneous mutation in the TTC8 gene resulted in syndromic Bardet-Biedl syndrome in golden retrievers. We found that, in addition to progressive photoreceptor degeneration and visual impairment, the TTC8 mutation resulted in pleiotropic clinical signs of Bardet-Biedl syndrome with great inter-individual variation, congruent with Bardet-Biedl syndrome in humans. We find that the models described in this thesis are representative of the corresponding genetic disorders in human and that they could be of value for hypothesis generation (in chicken), experimental gene therapy (in dog), and as a human system to test pharmacological interventions (retinal organoids).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,221 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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