Spatial transcriptomics identifies spatially dysregulated expression of <i>GRM3</i> and <i>USP47</i> in amyotrophic lateral sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The mechanisms underlying the selective degeneration of motor neurones in amyotrophic lateral sclerosis (ALS) are poorly understood. The aim of this study was to implement spatially resolved RNA sequencing in human post mortem cortical tissue from an ALS patient harbouring the C9orf72 hexanucleotide repeat expansion to identify dysregulated transcripts that may account for differential vulnerabilities of distinct (i) cell types and (ii) brain regions in the pathogenesis of ALS. METHODS: Using spatial transcriptomics (ST) we analysed the transcriptome of post mortem brain tissue, with spatial resolution down to 100 μm. Validation of these findings was then performed using BaseScope, an adapted, in situ hybridization technique with single-transcript single-cell-resolution, providing extensive regional and cell-type specific confirmation of these dysregulated transcripts. The validation cohort was then extended to include multiple post mortem brain regions and spinal cord tissue from an extended cohort of C9orf72, sporadic ALS (sALS) and SOD1 ALS cases. RESULTS: We identified sixteen dysregulated transcripts of proteins that have roles within six disease-related pathways. Furthermore, these complementary molecular pathology techniques converged to identify two spatially dysregulated transcripts, GRM3 and USP47, that are commonly dysregulated across sALS, SOD1 and C9orf72 cases alike. CONCLUSIONS: This study presents the first description of ST in human post mortem cortical tissue from an ALS patient harbouring the C9orf72 hexanucleotide repeat expansion. These data taken together highlight the importance of preserving spatial resolution, facilitating the identification of genes whose dysregulation may in part underlie regional susceptibilities to ALS, crucially highlighting potential therapeutic and diagnostic targets.
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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 ».