«In vitro» modelling of Lesch-Nyhan Disease
Notice bibliographique
Résumé
Lesch-Nyhan Disease (LND) is a rare neurodevelopmental disorder characterized by metabolic symptoms including the accumulation of uric acid crystals in the urine, hyperuricemia, and gout, and neurological symptoms including severe dystonia, intellectual disability, and chronic selfharming behaviours.The causal gene, HPRT1, has been known since 1967 but, despite 50 years of research, the mechanisms and pathways through which HPRT1 mutations cause the neurological symptoms of LND remain unknown.A primary challenge hindering progress in LND research is that traditional approaches to disease modelling have not been very effective.Many in vitro and in vivo models have been used to study LND, but each comes with substantial limitations and studies in different models have yielded at times contradictory results.This work presents the development and transcriptome profiling of three novel models of LND using short hairpin RNA knockdowns (shHPRT) in immortalized human midbrain progenitors, and patient induced pluripotent stem cell-derived forebrain-like neural (fNPCs) and midbrainlike neural progenitors (mdNPCs).These are the first human neuronal models of LND and the largest and most comprehensive transcriptomic datasets available for LND research.Using a combination of bioinformatics, targeted validation, and functional assessments, we have shown cell-type specific alterations to adenosine neurotransmission and increases of the expression of mitochondrial genes.These changes are not found in the brains of HPRT knockout mice, and emphasize the need for species and cell-type accurate models of neurodevelopmental disorders. Contributions of authorsMy contributions to this thesis include designing, performing, and analyzing all of the experiments presented, with the exceptions outlined below.In cases where data was collected by a collaborator, I prepared the samples and analyzed, interpreted and presented the results.I also developed and refined the iPSC culture and differentiation protocols used throughout.Finally, I have prepared the text and figures that make up this thesis.Science is a collaborative work, and many exceptional researchers have lent their talents to my project.Dr. Alpha Diallo and Dr. Jean Francois Theroux assisted with bioinformatic processing (chapters 2-4) Dr.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».