Alzheimer-specific variants in the 3'UTR of Amyloid precursor protein affect microRNA function
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: APP expression misregulation can cause genetic Alzheimer's disease (AD). Recent evidences support the hypothesis that polymorphisms located in microRNA (miRNA) target sites could influence the risk of developing neurodegenerative disorders such as Parkinson's disease (PD) and frontotemporal dementia. Recently, a number of single nucleotide polymorphisms (SNPs) located in the 3'UTR of APP have been found in AD patients with family history of dementia. Because miRNAs have previously been implicated in APP expression regulation, we set out to determine whether these polymorphisms could affect miRNA function and therefore APP levels. RESULTS: Bioinformatics analysis identified twelve putative miRNA bindings sites located in or near the APP 3'UTR variants T117C, A454G and A833C. Among those candidates, seven miRNAs, including miR-20a, miR-17, miR-147, miR-655, miR-323-3p, miR-644, and miR-153 could regulate APP expression in vitro and under physiological conditions in cells. Using luciferase-based assays, we could show that the T117C variant inhibited miR-147 binding, whereas the A454G variant increased miR-20a binding, consequently having opposite effects on APP expression. CONCLUSIONS: Taken together, our results provide proof-of-principle that APP 3'UTR polymorphisms could affect AD risk through modulation of APP expression regulation, and set the stage for further association studies in genetic and sporadic AD.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».