Decoupling of mRNA and Protein Expression in Aging Brains Reveals the Age-Dependent Adaptation of Specific Gene Subsets
Notice bibliographique
Résumé
During aging, changes in gene expression are associated with a decline in physical and cognitive abilities. Here, we investigate the connection between changes in mRNA and protein expression in the brain by comparing the transcriptome and proteome of the mouse cortex during aging. Our transcriptomic analysis revealed that aging mainly triggers gene activation in the cortex. We showed that an increase in mRNA expression correlates with protein expression, specifically in the anterior cingulate cortex, where we also observed an increase in cortical thickness during aging. Genes exhibiting an aging-dependent increase of mRNA and protein levels are involved in sensory perception and immune functions. Our proteomic analysis also identified changes in protein abundance in the aging cortex and highlighted a subset of proteins that were differentially enriched but exhibited stable mRNA levels during aging, implying the contribution of aging-related post- transcriptional and post-translational mechanisms. These specific genes were associated with general biological processes such as translation, ribosome assembly and protein degradation, and also important brain functions related to neuroplasticity. By decoupling mRNA and protein expression, we have thus characterized distinct subsets of genes that differentially adjust to cellular aging in the cerebral cortex.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».