Transcriptional profiling of differentially vulnerable motor neurons at pre-symptomatic stage in the Smn 2b/- mouse model of spinal muscular atrophy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The term motor neuron disease encompasses a spectrum of disorders in which motor neurons are the lost. Importantly, while some motor neurons are lost early in disease and others remain intact at disease end-stage. This creates a valuable experimental paradigm to investigate the factors that regulate motor neuron vulnerability. Spinal muscular atrophy is a childhood motor neuron disease caused by mutations or deletions in the SMN1 gene. Here, we have performed transcriptional analysis on differentially vulnerable motor neurons from an intermediate mouse model of Spinal muscular atrophy at a presymptomatic time point. RESULTS: We have characterised two differentially vulnerable populations, differing in the level neuromuscular junction loss. Transcriptional analysis on motor neuron cell bodies revealed that reduced Smn levels correlate with a reduction of transcripts associated with the ribosome, rRNA binding, ubiquitination and oxidative phosphorylation. Furthermore, P53 pathway activation precedes neuromuscular junction loss, suggesting that denervation may be a consequence, rather than a cause of motor neuron death in Spinal muscular atrophy. Finally, increased vulnerability correlates with a decrease in the positive regulation of DNA repair. CONCLUSIONS: This study identifies pathways related to the function of Smn and associated with differential motor unit vulnerability, thus presenting a number of exciting targets for future therapeutic development.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».