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Enregistrement W3045139319 · doi:10.1101/2020.07.20.212886

Increased processing of SINE B2 non coding RNAs unveils a novel type of transcriptome de-regulation underlying amyloid beta neuro-pathology

2020· preprint· en· W3045139319 sur OpenAlexafffund
Yubo Cheng, Babita Gollen, Luke Saville, Christopher Isaac, Jogender Mehla, Majid H. Mohajerani, Athanasios Zovoilis

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesAlberta Prion Research InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta InnovatesDeutsche ForschungsgemeinschaftCanada Research ChairsAlzheimer SocietyAlberta Innovates - Technology FuturesCompute Canada
Mots-clésTranscriptomeRNABiologyDownregulation and upregulationNon-coding RNACell biologyLong non-coding RNATranscription (linguistics)Gene expressionMolecular biologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT More than 97% of the mammalian genome is non-protein coding, and repetitive elements account for more than 50% of noncoding space. However, the functional importance of many non-coding RNAs generated by these elements and their connection with pathologic processes remains elusive. We have previously shown that B2 RNAs, a class of non-coding RNAs that belong to the B2 family of SINE repeats, mediate the transcriptional activation of stress response genes (SRGs) upon application of a stimulus. Notably, B2 RNAs bind RNA Polymerase II (RNA Pol II) and suppress SRG transcription during pro-stimulation state. Upon application of a stimulus, B2 RNAs are processed into fragments and degraded, which in turn releases RNA Pol II from suppression and upregulates SRGs. Here, we demonstrate a novel role for B2 RNAs in transcriptome response to amyloid beta toxicity and pathology in the mouse hippocampus. In healthy hippocampi, activation of SRGs is followed by a transient upregulation of pro-apoptotic factors, such as p53 and miRNA-34c, which target SRGs creating a negative feedback loop that facilitates transition to the pro-stimulation state. Using an integrative RNA genomics approach, we show that in mouse hippocampi of an amyloid precursor protein knock-in mouse model and in an in vitro cell culture model of amyloid beta toxicity, this regulatory loop is dysfunctional due to increased levels of B2 RNA processing, constitutively elevated SRG expression and high p53 levels. Evidence indicates that Hsf1, a master regulator of stress response, mediates B2 RNA processing in cells, and is upregulated during amyloid toxicity accelerating the processing of SINE RNAs and SRG hyper-activation. Our study reveals that in mouse, SINE RNAs constitute a novel pathway deregulated in amyloid beta pathology, with potential implications for similar cases in the human brain, such as Alzheimer’s disease (AD). This data attributes a role to SINE RNA processing in a pathological process as well as a new function to Hsf1 that is independent of its transcription factor activity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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