MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387611889 · doi:10.1371/journal.pgen.1010988

CAG repeat expansion in the Huntington’s disease gene shapes linear and circular RNAs biogenesis

2023· article· en· W4387611889 sur OpenAlexfundno aff
Dilara Ayyildiz, Guendalina Bergonzoni, Alan Monziani, Takshashila Tripathi, Jessica Döring, Emanuela Kerschbamer, Francesca Di Leva, Elia Pennati, Luisa Donini, Marina Kovalenko, Jacopo Zasso, Luciano Conti, Vanessa C. Wheeler, Christoph Dieterich, Silvano Piazza, Erik Dassi, Marta Biagioli

Notice bibliographique

RevuePLoS Genetics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthEuropean CommissionPfizerNational Institute of Neurological Disorders and StrokeUniversità degli Studi di TrentoHuntington Society of CanadaH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsMassachusetts General HospitalFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésBiologyRNA splicingAlternative splicingTrinucleotide repeat expansionCircular RNATranscriptomePhenotypeGeneticsGene isoformBiogenesisRNA-binding proteinGene expressionGeneRNACell biologyAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alternative splicing (AS) appears to be altered in Huntington's disease (HD), but its significance for early, pre-symptomatic disease stages has not been inspected. Here, taking advantage of Htt CAG knock-in mouse in vitro and in vivo models, we demonstrate a correlation between Htt CAG repeat length and increased aberrant linear AS, specifically affecting neural progenitors and, in vivo, the striatum prior to overt behavioral phenotypes stages. Remarkably, a significant proportion (36%) of the aberrantly spliced isoforms are not-functional and meant to non-sense mediated decay (NMD). The expanded Htt CAG repeats further reflect on a previously neglected, global impairment of back-splicing, leading to decreased circular RNAs production in neural progenitors. Integrative transcriptomic analyses unveil a network of transcriptionally altered micro-RNAs and RNA-binding proteins (Celf, hnRNPs, Ptbp, Srsf, Upf1, Ythd2) which might influence the AS machinery, primarily in neural cells. We suggest that this unbalanced expression of linear and circular RNAs might alter neural fitness, contributing to HD pathogenesis.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,448

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS GeneticsMême sujetRNA Research and SplicingTravaux en français237 207