Genetic, epigenetic and pharmacological influences modulating tissue specific regulation of the cannabinoid receptor-1 gene (CB <sub>1</sub> ); implications for cannabinoid pharmacogenetics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cannabinoid receptor-1 (CB 1 ) represents a potential drug target against conditions that include obesity and substance abuse. However, drug trials targeting CB 1 (encoded by the CNR1 gene) have been compromised by differences in patient response. Towards addressing the hypothesis that genetic and epigenetic changes within the regulatory regions controlling CNR1 expression contribute to these differences, we isolated the human CNR1 promotor (CNR1prom) and demonstrate its activity in primary cells and transgenic mice. We also provide evidence of CNR1prom in CB 1 autoregulation and its repression by DNA-methylation. We further characterised a conserved regulatory sequence (ECR1) in CNR1 intron 2 that contained a polymorphism in linkage disequilibrium with disease associated SNPs. Deletion of ECR1 from mice using CRISPR genome editing significantly reduced CNR1 expression in the hippocampus. These mice also displayed reduced ethanol intake and hypothermia response to CB 1 agonism. Moreover, human specific C-allele variants of ECR1 (ECR1(C)) drove higher levels of CNR1prom activity in hippocampal cells than did the ancestral T-allele. We further demonstrate a role for the AP-1 transcription factor in driving higher ECR1(C) activity. In the context of the known roles of CB 1 the current study suggests a mechanism through which ECR1(C) may be neuroprotective in the hippocampus against stress. The cell-specific approaches used in our study to determine the functional effects of genetic and epigenetic changes on the activity of tissue-specific regulatory elements at the CNR1 locus represent an important step in gaining a mechanistic understanding of cannabinoid pharmacogenetics.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».