Targeted attenuation of elevated histone marks at SNCA alleviates α‐synuclein in Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic deregulation of α-synuclein plays a key role in Parkinson's disease (PD). Analysis of the SNCA promoter using the ENCODE database revealed the presence of important histone post-translational modifications (PTMs) including transcription-promoting marks, H3K4me3 and H3K27ac, and repressive mark, H3K27me3. We investigated these histone marks in post-mortem brains of controls and PD patients and observed that only H3K4me3 was significantly elevated at the SNCA promoter of the substantia nigra (SN) of PD patients both in punch biopsy and in NeuN-positive neuronal nuclei samples. To understand the importance of H3K4me3 in regulation of α-synuclein, we developed CRISPR/dCas9-based locus-specific H3K4me3 demethylating system where the catalytic domain of JARID1A was recruited to the SNCA promoter. This CRISPR/dCas9 SunTag-JARID1A significantly reduced H3K4me3 at SNCA promoter and concomitantly decreased α-synuclein both in the neuronal cell line SH-SY5Y and idiopathic PD-iPSC derived dopaminergic neurons. In sum, this study indicates that α-synuclein expression in PD is controlled by SNCA's histone PTMs and modulation of the histone landscape of SNCA can reduce α-synuclein expression.
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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 | 0,001 |
| 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 ».