Temporal and tissue-specific variability of SMN protein levels in mouse models of spinal muscular atrophy
Notice bibliographique
Résumé
Spinal muscular atrophy (SMA) is a progressive motor neuron disease caused by deleterious variants in SMN1 that lead to a marked decrease in survival motor neuron (SMN) protein expression. Humans have a second SMN gene (SMN2) that is almost identical to SMN1. However, due to alternative splicing the majority of SMN2 messenger ribonucleic acid (mRNA) is translated into a truncated, unstable protein that is quickly degraded. Because the presence of SMN2 provides a unique opportunity for therapy development in SMA patients, the mechanisms that regulate SMN2 splicing and mRNA expression have been elucidated in great detail. In contrast, how much SMN protein is produced at different developmental time points and in different tissues remains under-characterized. In this study, we addressed this issue by determining SMN protein expression levels at three developmental time points across six different mouse tissues and in two distinct mouse models of SMA ('severe' Taiwanese and 'intermediate' Smn2B/- mice). We found that, in healthy control mice, SMN protein expression was significantly influenced by both age and tissue type. When comparing mouse models of SMA, we found that, despite being transcribed from genetically different alleles, control SMN levels were relatively similar. In contrast, the degree of SMN depletion between tissues in SMA varied substantially over time and between the two models. These findings offer an explanation for the differential vulnerability of tissues and organs observed in SMA and further our understanding of the systemic and temporal requirements for SMN with direct relevance for developing effective therapies for SMA.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».