Regulation of TREM2 expression by transcription factor YY1 and its protective effect against Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
TREM2 encoding the transmembrane receptor protein TREM2 is a risk gene of Alzheimer's disease (AD), and the impairment of TREM2 functions in microglia due to mutations in TREM2 may significantly increase the risk of AD by promoting AD pathologies. However, how the expression of TREM2 is regulated and the transcription factors required for TREM2 expression are largely unknown. By luciferase assay, DNA pull-down, and in silico predictions, we identified Yin Yang 1(YY1) as a binding protein of the minimal promoter of the TREM2 gene, and the binding was further confirmed by EMSA and DNA pull-down assay. shRNA-mediated YY1 silencing significantly reduced the activity of the TREM2 minimal promoter and TREM2 protein levels in the microglial cell line BV2 and the neuroblastoma Neuro2A. Furthermore, we found that the levels of TREM2 and YY1 were both downregulated in lipopolysaccharide-treated BV2 cells and in the brain of AD model mice. These results demonstrated that YY1 plays a crucial role in the regulation of TREM2 expression. Our study suggests that microglial YY1 could be targeted to maintain TREM2 expression for AD prevention and therapy.
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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 ».