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Enregistrement W4200497016 · doi:10.1101/2021.12.27.474266

Defective linear and circular RNAs biogenesis in Huntington’s disease: CAG repeat expansion hijacks neuronal splicing

2021· preprint· en· W4200497016 sur OpenAlexfundno aff
Dilara Ayyildiz, Alan Monziani, Takshashila Tripathi, Jessica Döring, Guendalina Bergonzoni, Emanuela Kerschbamer, Francesca Di Leva, Elia Pennati, Luisa Donini, Marina Kovalenko, Jacopo Zasso, Luciano Conti, Vanessa C. Wheeler, Christoph Dieterich, Silvano Piazza, Erik Dassi, Marta Biagioli

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthEuropean CommissionUniversità degli Studi di TrentoEuropean Huntington's Disease NetworkHuntington Society of Canada
Mots-clésRNA splicingBiologyTrinucleotide repeat expansionPhenotypeBiogenesisCircular RNAAlternative splicingRNARNA-binding proteinNeuroscienceCell biologyGeneticsMessenger RNAGeneAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Alternative splicing (AS) appears to be altered in Huntington’s disease (HD), but its significance for early, pre-symptomatic disease stages has not been inspected. Here, taking advantage of Htt CAG knock-in mouse in vitro and in vivo models, we demonstrate a strong correlation between Htt CAG repeat length and increased aberrant linear AS, specifically affecting neural progenitors and, in vivo, the striatum prior to overt behavioral phenotypes stages. Remarkably, expanded Htt CAG repeats reflect on a previously neglected, global impairment of back-splicing, leading to decreased circular RNAs production in neural progenitors. Though the mechanisms of this dysregulation remain uncertain, our study unveils network of transcriptionally altered micro-RNAs and RNA-binding proteins (CELF, hnRNPS, PTBP, SRSF) which, in turn, might influence the AS machinery, primarily in neural cells. We suggest that this unbalanced expression of linear and circular RNAs might result in altered neural fitness, contributing to HD striatal vulnerability.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,222 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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