Differential microRNA expression analyses across two brain regions in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Dysregulation of microRNAs (miRNAs) is involved in the pathogenesis of neurodegenerative diseases, including Alzheimer’s disease (AD). Hitherto, sample sizes from differential miRNA expression studies in AD are exceedingly small aggravating any biological inference. To overcome this limitation, we investigated six candidate miRNAs in a large collection of brain samples. Methods Brain tissue was derived from superior temporal gyrus (STG) and entorhinal cortex (EC) from 99 AD patients and 91 controls. Expression of six miRNAs was examined by qPCR (STG) or small RNA sequencing (EC). Brain region-dependent differential miRNA expression was investigated in a transgenic AD mouse model using qPCR and FISH. Total RNA sequencing was used to assess differential expression of miRNA target genes. Results MiR-129-5p, miR-132-5p, and miR-138-5p were significantly downregulated in AD vs. controls both in STG and EC, while miR-125b-5p and miR-501-3p showed no evidence for differential expression in this dataset. In addition, miR-195-5p was significantly upregulated in EC but not STG in AD patients. The brain region-specific pattern of miR-195-5p expression was corroborated in vivo in transgenic AD mice. Total RNA sequencing identified several novel and functionally interesting target genes of these miRNAs involved in synaptic transmission ( GABRB1 ), the immune-system response ( HCFC2 ) or AD-associated differential methylation ( SLC16A3 ). Conclusions Using two different methods (qPCR and small RNA-seq) in two separate brain regions in 190 individuals we more than doubled the available sample size for most miRNAs tested. Differential gene expression analyses confirm the likely involvement of miR-129-5p, miR-132-5p, miR-138-5p, and miR-195-5p in AD pathogenesis and highlight several novel potentially relevant target mRNAs. Funding This work was supported by the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) and the National Science Foundation China (NSFC) as a Joint Sino-German research project (“MiRNet-AD”, #391523883). Additional support was provided by the DFG Research Infrastructure NGS_CC (project 407495230) as part of the Next Generation Sequencing Competence Network (#423957469) and the Cure Alzheimer’ s Fund (CAF) as part of the CIRCUITS consortium project.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».