Identification of Neuronal RNA Targets of TDP-43-containing Ribonucleoprotein Complexes
Notice bibliographique
Résumé
TAR DNA-binding protein 43 (TDP-43) is associated with a spectrum of neurodegenerative diseases. Although TDP-43 resembles heterogeneous nuclear ribonucleoproteins, its RNA targets and physiological protein partners remain unknown. Here we identify RNA targets of TDP-43 from cortical neurons by RNA immunoprecipitation followed by deep sequencing (RIP-seq). The canonical TDP-43 binding site (TG)(n) is 55.1-fold enriched, and moreover, a variant with adenine in the middle, (TG)(n)TA(TG)(m), is highly abundant among reads in our TDP-43 RIP-seq library. TDP-43 RNA targets can be divided into three different groups: those primarily binding in introns, in exons, and across both introns and exons. TDP-43 RNA targets are particularly enriched for Gene Ontology terms related to synaptic function, RNA metabolism, and neuronal development. Furthermore, TDP-43 binds to a number of RNAs encoding for proteins implicated in neurodegeneration, including TDP-43 itself, FUS/TLS, progranulin, Tau, and ataxin 1 and -2. We also identify 25 proteins that co-purify with TDP-43 from rodent brain nuclear extracts. Prominent among them are nuclear proteins involved in pre-mRNA splicing and RNA stability and transport. Also notable are two neuron-enriched proteins, methyl CpG-binding protein 2 and polypyrimidine tract-binding protein 2 (PTBP2). A PTBP2 consensus RNA binding motif is enriched in the TDP-43 RIP-seq library, suggesting that PTBP2 may co-regulate TDP-43 RNA targets. This work thus reveals the protein and RNA components of the TDP-43-containing ribonucleoprotein complexes and provides a framework for understanding how dysregulation of TDP-43 in RNA metabolism contributes to neurodegeneration.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».