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Enregistrement W4387405672 · doi:10.3390/ijms241914926

Transcriptional Dysregulation and Impaired Neuronal Activity in FMR1 Knock-Out and Fragile X Patients’ iPSC-Derived Models

2023· article· en· W4387405672 sur OpenAlexafffund
Gilles Maussion, Cecilia Rocha, Narges Abdian, Dimitri Yang, J Turk, Dulce Carrillo Valenzuela, Luisa Pimentel, Zhipeng You, Barbara Morquette, Michaël Nicouleau, Éric Deneault, Samuel G. Higgins, Carol X.‐Q. Chen, Wolfgang Reintsch, Stanley Ho, Vincent Soubannier, Sarah Lépine, Zora Modrušan, Jessica Lund, William Stephenson, Rajib Schubert, Thomas M. Durcan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill UniversityHealth CanadaMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesDjavad Mowafaghian FoundationCanada First Research Excellence FundMcGill University
Mots-clésFMR1Fragile X syndromeBiologyInduced pluripotent stem cellForebrainCell biologyNeuroscienceNeural stem cellGeneGeneticsStem cellFragile xEmbryonic stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fragile X syndrome (FXS) is caused by a repression of the FMR1 gene that codes the Fragile X mental retardation protein (FMRP), an RNA binding protein involved in processes that are crucial for proper brain development. To better understand the consequences of the absence of FMRP, we analyzed gene expression profiles and activities of cortical neural progenitor cells (NPCs) and neurons obtained from FXS patients’ induced pluripotent stem cells (IPSCs) and IPSC-derived cells from FMR1 knock-out engineered using CRISPR-CAS9 technology. Multielectrode array recordings revealed in FMR1 KO and FXS patient cells, decreased mean firing rates; activities blocked by tetrodotoxin application. Increased expression of presynaptic mRNA and transcription factors involved in the forebrain specification and decreased levels of mRNA coding AMPA and NMDA subunits were observed using RNA sequencing on FMR1 KO neurons and validated using quantitative PCR in both models. Intriguingly, 40% of the differentially expressed genes were commonly deregulated between NPCs and differentiating neurons with significant enrichments in FMRP targets and autism-related genes found amongst downregulated genes. Our findings suggest that the absence of FMRP affects transcriptional profiles since the NPC stage, and leads to impaired activity and neuronal differentiation over time, which illustrates the critical role of FMRP protein in neuronal development.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,331

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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