Potential Roles of m6A and FTO in Synaptic Connectivity and Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
RNA modifications known as epitranscriptomics have emerged as a novel layer of transcriptomic regulation. Like the well-studied epigenetic modifications characterized in DNA and on histone-tails, they have been shown to regulate activity-dependent gene expression and play a vital role in shaping synaptic connections in response to external stimuli. Among the hundreds of known RNA modifications, N6-methyladenosine (m6A) is the most abundant mRNA modification in eukaryotes. Through recognition of its binding proteins, m6A can regulate various aspects of mRNA metabolism and is essential for maintaining higher brain functions. Indeed, m6A is highly enriched in synapses and is involved in neuronal plasticity, learning and memory, and adult neurogenesis. m6A can also respond to environmental stimuli, suggesting an important role in linking molecular and behavioral stress. This review summarizes key findings from fields related to major depressive disorder (MDD) including stress and learning and memory, which suggest that activity-dependent m6A changes may, directly and indirectly, contribute to synaptic connectivity changes underlying MDD. Furthermore, we will highlight the roles of m6A and FTO, a m6A eraser, in the context of depressive-like behaviors. Although we have only begun to explore m6A in the context of MDD and psychiatry, elucidating a link between m6A and MDD presents a novel molecular mechanism underlying MDD pathogenesis.
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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 ».