Cell Population Effects in a Mouse Tauopathy Model Identified by Single Cell Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Neurodegenerative disorders are complex multifactorial diseases that have poorly understood selective vulnerabilities among discrete cell populations. We performed single cell RNA sequencing of whole hippocampi from the rTg4510 mouse tauopathy model, which expresses a P301L MAPT mutation at two time points—before and after the onset of pathology. One population of neurons showed a robust size reduction in both the young and the old transgenic animals. Differential expression of genes expressed in this group of neurons suggested an enrichment in granule cell neurons. We identified genes that characterize this population of neurons using Pareto optimization of the specificity and precision of gene pairs for the population of interest. The resulting optimal marker genes were overwhelmingly associated with neuronal projections and their expression was enriched in the dentate gyrus suggesting that the rTg4510 mouse is a good model for Pick’s disease. This observation suggested that the tau mutation affects the population of neurons associated with neuronal projections even before overt tau inclusions can be observed. Out of the optimal pairs of genes identified as markers of the population of neurons of interest, we selected Purkinje cell protein 4 ( Pcp4+ ) and Syntaxin binding protein 6 ( Stxbp6+ ) for experimental validation. Single-molecule RNA fluorescence in situ hybridization confirmed preferential expression of these markers and localized them to the dentate gyrus.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».