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Enregistrement W2163597140 · doi:10.4161/rdis.29515

FUS-regulated RNA metabolism and DNA damage repair

2014· article· en· W2163597140 sur OpenAlexafffund
Yueqin Zhou, Songyan Liu, Arzu Öztürk, Geoffrey G. Hicks

Notice bibliographique

RevueRare Diseases · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaManitoba Beekeepers' Association
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsManitoba Health Research Council
Mots-clésNeurodegenerationRNA splicingBiologyRNAC9orf72RNA-binding proteinIntronAmyotrophic lateral sclerosisDNA damageAlternative splicingCell biologyGene expressionFrontotemporal dementiaGeneTARDBPMessenger RNAGeneticsDNAMutantTrinucleotide repeat expansionSOD1MedicinePathologyAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cytoplasmic inclusion of RNA binding protein FUS/TLS in neurons and glial cells is a characteristic pathology of a subgroup of amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and frontotemporal dementia (FTD). Dysregulation of RNA metabolism caused by FUS cytoplasmic inclusion emerges to be a key event in FUS-associated ALS/FTD pathogenesis. Our recent discovery of a FUS autoregulatory mechanism and its dysregulation in ALS-FUS mutants demonstrated that dysregulated alternative splicing can directly exacerbate the pathological FUS accumulation. We show here that FUS targets RNA for pre-mRNA alternative splicing and for the processing of long intron-containing transcripts, and that these targets are enriched for genes in neurogenesis and gene expression regulation. We also identify that FUS RNA targets are enriched for genes in the DNA damage response pathway. Together, the data support a model in which dysregulated RNA metabolism and DNA damage repair together may render neurons more vulnerable and accelerate neurodegeneration in ALS and FTD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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