Investigation of a Fused in Sarcoma Splicing Mutation in a Chinese Amyotrophic Lateral Sclerosis Patient
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Objective: Genetic mutations of fused in sarcoma (FUS) causing amyotrophic lateral sclerosis (ALS) may disrupt mRNA splicing events. For example, the FUS c.1394-2delA variant was reported in two western ALS patients, but its molecular mechanism is unclear. In this study, we aim to investigate FUS splice site mutations in Chinese ALS patients. Methods: Sanger sequencing was used to identify FUS splicing mutations in Chinese ALS patients. We combined a deep learning tool (SpliceAI), RNA sequencing, and RT-PCR/RT-qPCR to analyze the effect of FUS c.1394-2delA mutation on RNA splicing and expression. AlphaFold was used to predict the protein structure of mutant FUS. In transfected cell lines, we used immunofluorescence to assess cytoplasmic mislocalization of mutant FUS protein. Results: We identified a de novo FUS splice acceptor site mutation (c.1394-2delA, p. Gly466Valfs*14) in one Chinese sporadic ALS patient, which is linked to exon 14 skipping, and upregulated total FUS mRNA expression. The FUS splice site mutation was predicted to be translated into a truncated protein product at C-terminal. In vitro studies revealed that the FUS mutation increased cytoplasmic mislocalization in both HEK293T and SH-SY5Y cells. Conclusions: We identified a de novo FUS splicing mutation (c.1394-2delA, p. Gly466Valfs*14) in 1 out of 233 Chinese ALS patients. It caused abnormal RNA splicing, upregulated gene expression, truncated FUS translation, and cytosolic mislocalization. Our findings suggested that FUS splice site mutation is rare in Chinese ALS patients and extended our knowledge of molecular mechanisms of the FUS c.1394-2delA 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».