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Enregistrement W3209981175 · doi:10.1101/2021.10.29.21265617

Circular RNA detection identifies <i>circPSEN1</i> alterations in brain specific to Autosomal Dominant Alzheimer Disease

2021· preprint· en· W3209981175 sur OpenAlexfundno aff
Hsiang‐Han Chen, Abdallah M. Eteleeb, Ciyang Wang, María Victoria Fernández, John Budde, Kristy Bergmann, Joanne Norton, Fengxian Wang, Curtis Ebl, John C. Morris, Richard J. Perrin, Randall J. Bateman, Eric McDade, Chengjie Xiong, Alison Goate, Martin R. Farlow, Jasmeer P. Chhatwal, Peter R. Schofield, Helena C. Chui, Oscar Harari, Carlos Cruchaga, Laura Ibáñez

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCircular RNAs in diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIICanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthAlzheimer's Drug Discovery FoundationDeutsches Zentrum für Neurodegenerative ErkrankungenNational Institute on AgingAlzheimer's AssociationHope Center for Neurological DisordersFleniJapan Agency for Medical Research and DevelopmentFondation Brain CanadaKorea Health Industry Development InstituteU.S. Department of Defense
Mots-clésPSEN1Circular RNAGeneBiologyGeneticsRNAComputational biologyAlzheimer's diseaseMedicineDiseasePathologyPresenilin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Autosomal-dominant Alzheimer’s disease (ADAD) is caused by pathogenic mutations in APP, PSEN1 , and PSEN2 , which usually lead to an early age at onset (&lt;65). Circular RNAs are a family of non-coding RNAs highly expressed in the nervous system and especially in synapses. We aimed to investigate differences in brain gene expression of linear and circular transcripts from the three ADAD genes in controls, sporadic AD, and ADAD. Methods We obtained and sequenced RNA from brain cortex using standard protocols. Linear counts were obtained using the TOPMed pipeline; circular counts, using python package DCC. After stringent quality control (QC), we obtained the counts for PSEN1, PSEN2 and APP genes. Only circ PSEN1 passed QC. We used DESeq2 to compare the counts across groups, correcting for biological and technical variables. Finally, we performed in-silico functional analyses using the Circular RNA interactome website and DIANA mirPath software. Results Our results show significant differences in gene counts of circ PSEN1 in ADAD individuals, when compared to sporadic AD and controls (ADAD=22, AD=274, Controls=25 – ADADvsCO: log2FC=0.786, p=9.08×10-05, ADADvsAD: log2FC=0.576, p=2.00×10-03). The high gene counts are contributed by two circ PSEN1 species (hsa_circ_0008521 and hsa_circ_0003848). No significant differences were observed in linear PSEN1 gene expression between cases and controls, indicating that this finding is specific to the circular forms. In addition, the high circ PSEN1 levels do not seem to be specific to PSEN1 mutation carriers; the counts are also elevated in APP and PSEN2 mutation carriers. In-silico functional analyses suggest that circ PSEN1 is involved in several pathways such as axon guidance (p=3.39×10 −07 ), hippo signaling pathway (p=7.38×10 −07 ), lysine degradation (p=2.48×10 −05 ) or Wnt signaling pathway (p=5.58×10 −04 ) among other KEGG pathways. Additionally, circ PSEN1 counts were able to discriminate ADAD from sporadic AD and controls with an AUC above 0.70. Conclusions Our findings show the differential expression of circ PSEN1 is increased in ADAD. Given the biological function previously ascribed to circular RNAs and the results of our in-silico analyses, we hypothesize that this finding might be related to neuroinflammatory events that lead or that are caused by the accumulation of amyloid-beta.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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