Multi-modal proteomic characterization of lysosomal function and proteostasis in progranulin-deficient neurons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Progranulin (PGRN) is a lysosomal glycoprotein implicated in various neurodegenerative diseases, including frontotemporal dementia and neuronal ceroid lipofuscinosis. Over 70 mutations discovered in the GRN gene all result in reduced expression of the PGRN protein. Genetic and functional studies point toward a regulatory role for PGRN in lysosome functions. However, the detailed molecular function of PGRN within lysosomes and the impact of PGRN deficiency on lysosomes remain unclear. Methods We developed multifaceted proteomic techniques to characterize the dynamic lysosomal biology in living human neurons and fixed mouse brain tissues. Using lysosome proximity labeling and immuno-purification of intact lysosomes, we characterized lysosome compositions and interactome in both human induced pluripotent stem cell (iPSC)-derived glutamatergic neurons (i 3 Neurons) and mouse brains. Using dynamic stable isotope labeling by amino acids in cell culture (dSILAC) proteomics, we measured global protein half-lives in human i 3 Neurons for the first time. Results Leveraging the multi-modal proteomics and live-cell imaging techniques, we comprehensively characterized how PGRN deficiency changes the molecular and functional landscape of neuronal lysosomes. We found that PGRN loss impairs the lysosome’s degradative capacity with increased levels of v-ATPase subunits on the lysosome membrane, increased hydrolases within the lysosome, altered protein regulations related to lysosomal transport, and elevated lysosomal pH. Consistent with impairments in lysosomal function, GRN -null i 3 Neurons and frontotemporal dementia patient-derived i 3 Neurons carrying GRN mutation showed pronounced alterations in protein turnover, such as cathepsins and proteins related to supramolecular polymerization and inherited neurodegenerative diseases. Conclusion This study suggested PGRN as a critical regulator of lysosomal pH and degradative capacity, which influences global proteostasis in neurons. Beyond the study of progranulin deficiency, these newly developed proteomic methods in neurons and brain tissues provided useful tools and data resources for the field to study the highly dynamic neuronal lysosome biology. Graphical Abstract
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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) | 0,000 | 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 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 ».