Genetics and the environment converge to dysregulate N-glycosylation in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
How environmental factors combine with genetic risk at the molecular level to promote complex trait diseases such as multiple sclerosis (MS) is largely unknown. In mice, N-glycan branching by the Golgi enzymes Mgat1 and/or Mgat5 prevents T cell hyperactivity, cytotoxic T-lymphocyte antigen 4 (CTLA-4) endocytosis, spontaneous inflammatory demyelination and neurodegeneration, the latter pathologies characteristic of MS. Here we show that MS risk modulators converge to alter N-glycosylation and/or CTLA-4 surface retention conditional on metabolism and vitamin D3, including genetic variants in interleukin-7 receptor-α (IL7RA*C), interleukin-2 receptor-α (IL2RA*T), MGAT1 (IVAVT−T) and CTLA-4 (Thr17Ala). Downregulation of Mgat1 by IL7RA*C and IL2RA*T is opposed by MGAT1 (IVAVT−T) and vitamin D3, optimizing branching and mitigating MS risk when combined with enhanced CTLA-4 N-glycosylation by CTLA-4 Thr17. Our data suggest a molecular mechanism in MS whereby multiple environmental and genetic inputs lead to dysregulation of a final common pathway, namely N-glycosylation. Complex diseases such as multiple sclerosis have both genetic and environmental components. This study demonstrates that variants of genes implicated in multiple sclerosis, and alterations in cellular metabolism and vitamin D3 levels, alterN-glycosylation, a post-translational modification causal of the disease in mice.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».