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Enregistrement W4319225959 · doi:10.1038/s41531-023-00459-3

Parkinsonism mutations in DNAJC6 cause lipid defects and neurodegeneration that are rescued by Synj1

2023· article· en· W4319225959 sur OpenAlexaff
Julie Jacquemyn, Sabine Kuenen, Jef Swerts, Benjamin Pavie, V. A. Vijayan, Ayşe Kılıç, Dries Chabot, Yuchun Wang, Nils Schoovaerts, Nikky Corthout, Patrik Verstreken

Notice bibliographique

Revuenpj Parkinson s Disease · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular transport and secretion
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteCanadian Institutes of Health Research
Organismes subventionnairesVlaamse regeringFonds Wetenschappelijk OnderzoekChan Zuckerberg Initiative
Mots-clésNeurodegenerationBiologyLipid metabolismCell biologyParkinsonismParkinVesicular transport proteinSynaptic vesicleMitophagySphingolipidNeuroscienceParkinson's diseaseBiochemistryAutophagyDiseaseVesicleInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent evidence links dysfunctional lipid metabolism to the pathogenesis of Parkinson's disease, but the mechanisms are not resolved. Here, we generated a new Drosophila knock-in model of DNAJC6/Auxilin and find that the pathogenic mutation causes synaptic dysfunction, neurological defects and neurodegeneration, as well as specific lipid metabolism alterations. In these mutants, membrane lipids containing long-chain polyunsaturated fatty acids, including phosphatidylinositol lipid species that are key for synaptic vesicle recycling and organelle function, are reduced. Overexpression of another protein mutated in Parkinson's disease, Synaptojanin-1, known to bind and metabolize specific phosphoinositides, rescues the DNAJC6/Auxilin lipid alterations, the neuronal function defects and neurodegeneration. Our work reveals a functional relation between two proteins mutated in Parkinsonism and implicates deregulated phosphoinositide metabolism in the maintenance of neuronal integrity and neuronal survival.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,752

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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