Wide spectrum of neuronal and network phenotypes in human stem cell-derived excitatory neurons with Rett syndrome-associated MECP2 mutations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rett syndrome (RTT) is a severe neurodevelopmental disorder primarily caused by heterozygous loss-of-function mutations in the X-linked gene MECP2 that is a global transcriptional regulator. Mutations in the methyl-CpG binding domain (MBD) of MECP2 disrupt its interaction with methylated DNA. Here, we investigate the effect of a novel MECP2 L124W missense mutation in the MBD of an atypical RTT patient with preserved speech in comparison to severe MECP2 null mutations. L124W protein had a limited ability to disrupt heterochromatic chromocenters due to decreased binding dynamics. We isolated two pairs of isogenic WT and L124W induced pluripotent stem cells. L124W induced excitatory neurons expressed stable protein, exhibited increased input resistance and decreased voltage-gated Na + and K + currents, and their neuronal dysmorphology was limited to decreased dendritic complexity. Three isogenic pairs of MECP2 null neurons had the expected more extreme morphological and electrophysiological phenotypes. We examined development and maturation of L124W and MECP2 null excitatory neural network activity using micro-electrode arrays. Relative to isogenic controls, L124W neurons had an increase in synchronous network burst frequency, in contrast to MECP2 null neurons that suffered a significant decrease in synchronous network burst frequency and a transient extension of network burst duration. A biologically motivated computational neural network model shows the observed changes in network dynamics are explained by changes in intrinsic Na + and K + currents in individual neurons. Our multilevel results demonstrate that RTT excitatory neurons show a wide spectrum of morphological, electrophysiological and circuitry phenotypes that are dependent on the severity of the MECP2 mutation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».