FUS/TLS acts as an aggregation-dependent modifier of polyglutamine disease model mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract FUS/TLS is an RNA/DNA-binding protein associated with neurodegenerative diseases including amyotrophic lateral sclerosis and frontotemporal lobar degeneration. Previously, we found that a prion-like domain in the N-terminus of FUS/TLS mediates co-aggregation between FUS/TLS and mutant huntingtin, the gene product of Huntington’s disease (HD). Here, we show that heterozygous knockout of FUS/TLS worsened the phenotypes of model mice of (HD, but not spinal and bulbar muscular atrophy (SBMA). This difference was correlated with the degree of pathological association between disease proteins and FUS/TLS. Co-aggregation between FUS/TLS and mutant huntingtin resulted in the depletion of free FUS/TLS protein in HD mice that was detected as a monomer in SDS-PAGE analysis. Recently, we found that FUS/TLS paralogs, TAF15 and EWS, were up-regulated in homozygous FUS/TLS knockout mice. These two proteins were up-regulated in both HD and FUS/TLS heterozygote mice, and were further elevated in HD-TLS+/−double mutant mice, consistent with the functional impairment of FUS/TLS. These results suggest that FUS/TLS sequestration by co-aggregation is a rate-limiting factor of disease phenotypes of HD and that inclusions may have an adverse aspect, rather than being simply benign or protective. In addition, our results highlight inclusions as repositories of potential modifiers of neurodegeneration.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».