A topographical atlas of αSyn dosage and cell-type expression in the mouse brain and periphery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Parkinson’s disease (PD) is the second most common neurodegenerative disease worldwide and presents pathologically with Lewy pathology and dopaminergic neuron loss. Lewy pathology contains aggregated αSynuclein (αSyn), a protein encoded by the SNCA gene which is also mutated or duplicated in a subset of familial PD cases. Due to its predominant presynaptic localization, immunostaining for the protein results in diffuse signal, providing little insight into the types of cells expressing αSyn. As a result, insight into αSyn expression-driven cellular vulnerability has been difficult to ascertain. Using a combination of knock-in mice that target αSyn to the nucleus of cells ( Snca NLS ) and in situ hybridization of Snca in wild-type mice, we systematically map the topography and cell types expressing αSyn in the mouse brain, spinal cord, retina, and gut. We find a high degree of correlation between αSyn protein and RNA levels across multiple brain regions and further identify cell types with low and high αSyn. We found that αSyn is highly expressed in neurons, particularly those involved in PD and to a lower extent in non-neuronal cell types, notably those of oligodendrocyte lineage. We also find that αSyn is devoid in certain neuron types (e.g. ChAT-positive motor neurons), and that all enteric neurons express αSyn to a certain degree. Taken together, this atlas provides much-needed insight into the cellular topography of αSyn, and provides a quantitative map to test assumptions about the role of αSyn in network vulnerability in PD and other αSynucleinopathies.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».