Inference of RNA decay rate from transcriptional profiling highlights the regulatory programs of Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
The abundance of mRNA is mainly determined by the rates of RNA transcription and decay. Here, we present a method for unbiased estimation of differential mRNA decay rate from RNA-sequencing data by modeling the kinetics of mRNA metabolism. We show that in all primary human tissues tested, and particularly in the central nervous system, many pathways are regulated at the mRNA stability level. We present a parsimonious regulatory model consisting of two RNA-binding proteins and four microRNAs that modulate the mRNA stability landscape of the brain, which suggests a new link between RBFOX proteins and Alzheimer's disease. We show that downregulation of RBFOX1 leads to destabilization of mRNAs encoding for synaptic transmission proteins, which may contribute to the loss of synaptic function in Alzheimer's disease. RBFOX1 downregulation is more likely to occur in older and female individuals, consistent with the association of Alzheimer's disease with age and gender."mRNA abundance is determined by the rates of transcription and decay. Here, the authors propose a method for estimating the rate of differential mRNA decay from RNA-seq data and model mRNA stability in the brain, suggesting a link between mRNA stability and Alzheimer's disease."
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».