Identification of activity-induced Egr3-dependent genes reveals genes associated with DNA damage response and schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Bioinformatics and network studies have identified the immediate early gene transcription factor early growth response 3 (EGR3) as a master regulator of genes differentially expressed in the brains of patients with neuropsychiatric illnesses ranging from schizophrenia and bipolar disorder to Alzheimer's disease. However, few studies have identified and validated Egr3-dependent genes in the mammalian brain. We have previously shown that Egr3 is required for stress-responsive behavior, memory, and hippocampal long-term depression in mice. To identify Egr3-dependent genes that may regulate these processes, we conducted an expression microarray on hippocampi from wildtype (WT) and Egr3-/- mice following electroconvulsive seizure (ECS), a stimulus that induces maximal expression of immediate early genes including Egr3. We identified 69 genes that were differentially expressed between WT and Egr3-/- mice one hour following ECS. Bioinformatic analyses showed that many of these are altered in, or associated with, schizophrenia, including Mef2c and Calb2. Enrichr pathway analysis revealed the GADD45 (growth arrest and DNA-damage-inducible) family (Gadd45b, Gadd45g) as a leading group of differentially expressed genes. Together with differentially expressed genes in the AP-1 transcription factor family genes (Fos, Fosb), and the centromere organization protein Cenpa, these results revealed that Egr3 is required for activity-dependent expression of genes involved in the DNA damage response. Our findings show that EGR3 is critical for the expression of genes that are mis-expressed in schizophrenia and reveal a novel requirement for EGR3 in the expression of genes involved in activity-induced DNA damage response.
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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 | 0,000 |
| 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 ».