Reduction of polyglutamine toxicity by TDP-43, FUS and progranulin in Huntington's disease models
Notice bibliographique
Résumé
The DNA/RNA binding proteins TAR DNA-binding protein 43 (TDP-43) and fused-in-sarcoma (FUS) are genetically linked to amyotrophic lateral sclerosis and frontotemporal lobar dementia, while the inappropriate cytoplasmic accumulations of TDP-43 and FUS are observed in a growing number of late-onset pathologies including spinocerebellar ataxia 3, Alzheimer's and Huntington's diseases (HD). To investigate if TDP-43 and FUS contribute to neurodegenerative phenotypes, we turned to a genetically accessible Caenorhabditis elegans model of polyglutamine toxicity. In C. elegans, we observe that genetic loss-of-function mutations for nematode orthologs of TDP-43 or FUS reduced behavioral defects and neurodegeneration caused by huntingtin exon-1 with expanded polyglutamines. Furthermore, using striatal cells from huntingtin knock-in mice we observed that small interfering ribonucleic acid (siRNA) against TDP-43 or FUS reduced cell death caused by mutant huntingtin. Moreover, we found that TDP-43 and the survival factor progranulin (PGRN) genetically interact to regulate polyglutamine toxicity in C. elegans and mammalian cells. Altogether our data point towards a conserved function for TDP-43 and FUS in promoting polyglutamine toxicity and that delivery of PGRN may have therapeutic benefits.
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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 | 0,000 | 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 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 ».