Common signatures of differential microRNA expression in Parkinson’s and Alzheimer’s disease brains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Dysregulation of microRNA (miRNA)-mediated gene expression has been implicated in the pathogenesis and course of many neurodegenerative diseases including Parkinson’s disease (PD). However, the functionally relevant miRNAs remain largely unknown. Previous meta-analyses on differential miRNA expression data in post-mortem PD brains have highlighted several miRNAs showing consistent and statistically significant effects. However, these meta-analyses were based on exceedingly small sample sizes. Methods In this study, we quantified the expression of the four most compelling PD candidate miRNAs from these meta-analyses in the superior temporal gyrus (STG) of one of the largest case-control post-mortem brain datasets available (261 samples), thereby quadruplicating previously investigated sample sizes. Furthermore, we probed for common differential miRNA expression signatures with Alzheimer’s disease (AD) by also analyzing these miRNAs in post-mortem STG of 190 AD patients and controls and by testing six top AD miRNAs in the PD brains. Results Of all ten analyzed miRNAs, PD candidate miRNA homo sapiens (hsa-) miR-132-3p showed evidence for differential expression in both PD (p=4.89E-06) and AD (p=3.20E-24), and AD miRNAs hsa-miR-132-5p (p=4.52E-06) and hsa-miR-129-5p (p=0.0379) showed evidence for differential expression in PD. Combining these novel data with previously published data substantially improved the statistical support (α=3.85E-03 using Bonferroni correction) of the corresponding meta-analyses clearly and compellingly implicating these miRNAs in both PD and AD. Furthermore, hsa-miR-132-3p/-5p (but not hsa-miR-129-5p) showed association with neuropathological Braak PD staging (p=3.51E-03/p=0.0117), suggesting that these miRNAs may play a role in α-synuclein aggregation beyond the early disease phase. Conclusions Our study represents the largest independent assessment of recently highlighted candidate brain miRNAs in PD and AD post-mortem brain samples, to date. Our results implicate hsa-miR-132-3p/-5p and hsa-miR-129-5p to be differentially expressed in both PD and AD brains, potentially pinpointing shared pathogenic mechanisms across these neurodegenerative diseases.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».