Analysis of nucleus and cytoplasm-specific RNA fractions demonstrates that a significant proportion of the genetic regulation of gene expression across the human brain occurs post-transcriptionally
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Gaining insight into the genetic regulation of gene expression in human brain is key to the interpretation of genome-wide association studies for major neurological and neuropsychiatric diseases. Expression quantitative trait loci (eQTL) analyses have largely been used to achieve this, providing valuable insights into the genetic regulation of steady-state RNA in human brain, but not distinguishing between molecular processes regulating transcription and stability. RNA quantification within cellular fractions can disentangle these processes in cell types and tissues which are challenging to model in vitro. We investigated the underlying molecular processes driving the genetic regulation of gene expression specific to a cellular fraction using allele-specific expression (ASE). Applying ASE analysis to genomic and transcriptomic data from paired nuclear and cytoplasmic fractions of anterior prefrontal cortex, cerebellar cortex and putamen tissues from 4 post-mortem neuropathologically-confirmed control human brains, we demonstrate that a significant proportion of genetic regulation of gene expression occurs post-transcriptionally in the cytoplasm, with genes undergoing this form of regulation more likely to be synaptic. These findings have implications for understanding the structure of gene expression regulation in human brain, and importantly the interpretation of rapidly growing single-nucleus brain RNA-sequencing and eQTL datasets, where cytoplasm-specific regulatory events could be missed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».