Using the social amoeba Dictyostelium to study the functions of proteins linked to neuronal ceroid lipofuscinosis
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Notice bibliographique
Résumé
Neuronal ceroid lipofuscinosis (NCL), also known as Batten disease, is a debilitating neurological disorder that affects both children and adults. Thirteen genetically distinct genes have been identified that when mutated, result in abnormal lysosomal function and an excessive accumulation of ceroid lipofuscin in neurons, as well as other cell types outside of the central nervous system. The NCL family of proteins is comprised of lysosomal enzymes (PPT1/CLN1, TPP1/CLN2, CTSD/CLN10, CTSF/CLN13), proteins that peripherally associate with membranes (DNAJC5/CLN4, KCTD7/CLN14), a soluble lysosomal protein (CLN5), a protein present in the secretory pathway (PGRN/CLN11), and several proteins that display different subcellular localizations (CLN3, CLN6, MFSD8/CLN7, CLN8, ATP13A2/CLN12). Unfortunately, the precise functions of many of the NCL proteins are still unclear, which has made targeted therapy development challenging. The social amoeba Dictyostelium discoideum has emerged as an excellent model system for studying the normal functions of proteins linked to human neurological disorders. Intriguingly, the genome of this eukaryotic soil microbe encodes homologs of 11 of the 13 known genes linked to NCL. The genetic tractability of the organism, combined with its unique life cycle, makes Dictyostelium an attractive model system for studying the functions of NCL proteins. Moreover, the ability of human NCL proteins to rescue gene-deficiency phenotypes in Dictyostelium suggests that the biological pathways regulating NCL protein function are likely conserved from Dictyostelium to human. In this review, I will discuss each of the NCL homologs in Dictyostelium in turn and describe how future studies can exploit the advantages of the system by testing new hypotheses that may ultimately lead to effective therapy options for this devastating and currently untreatable neurological disorder.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle