DNA Repair in Huntington’s Disease and Spinocerebellar Ataxias: Somatic Instability and Alternative Hypotheses
Notice bibliographique
Résumé
The use of genome wide association studies (GWAS) in Huntington's disease (HD) research, driven by unbiased human data analysis, has transformed the focus of new targets that could affect age at onset. While there is a significant depth of information on DNA damage repair, with many drugs and drug targets, most of this development has taken place in the context of cancer therapy. DNA damage repair in neurons does not rely on DNA replication correction mechanisms. However, there is a strong connection between DNA repair and neuronal metabolism, mediated by nucleotide salvaging and the poly ADP-ribose (PAR) response, and this connection has been implicated in other age-onset neurodegenerative diseases. Validation of leads including the mismatch repair protein MSH3, and interstrand cross-link repair protein FAN1, suggest the mechanism is driven by somatic CAG instability, which is supported by the protective effect of CAA substitutions in the CAG tract. We currently do not understand: how somatic instability is triggered; the state of DNA damage within expanding alleles in the brain; whether this damage induces mismatch repair and interstrand cross-link pathways; whether instability mediates toxicity, and how this relates to human ageing. We discuss DNA damage pathways uncovered by HD GWAS, known roles of other polyglutamine disease proteins in DNA damage repair, and a panel of hypotheses for pathogenic mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».