P4‐093: MiRNA regulation of APP, BACE1 and Nicastrin and the effect of 3'UTR polymorphisms
Notice bibliographique
Résumé
It is becoming increasingly acknowledged that polymorphisms in microRNA (miRNA) target sites (PolymiRTS) may influence neurological disorders, including Parkinson's disease and frontotemporal dementia. A number of PolymiRTS in the 3' untranslated region (3'UTR) of AD related genes such APP, BACE1 and nicastrin have been identified, some of which are found exclusively in patients suffering from Alzheimer's disease (AD). Given recent findings, we hypothesize that PolymiRTS could contribute significantly to risk for AD by affecting miRNA binding and increasing the expression of genes like APP involved in the amyloid cascade. Using various bioinformatics logarithms, we established a detailed list of potential miRNA binding sites in the 3'UTRs of APP, BACE1 and Nicastrin. The corresponding miRNAs were tested through luciferase reporter assays as well as by Western blotting for their potential to alter APP, BACE1 and Nicastrin expression. In order to further establish whether the 3'UTR PolymiRTS affect the function of the identified miRNAs, mutagenesis of the 3'UTR of these genes and subsequent luciferase reporter assays were performed. We have identified novel miRNAs that regulate APP, BACE1 and Nicastrin expression. Our results suggest that certain polymorphisms influence miRNA binding and therefore expression. These data could help to focus future association studies aimed at identifying novel risk factors for AD. The identification of novel miRNAs involved in the physiological regulation of APP may provide novel targets for potential future diagnostics and therapy purposes.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».