hnRNP A1 dysfunction alters RNA splicing and drives neurodegeneration in multiple sclerosis (MS)
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegeneration is the primary driver of disease progression in multiple sclerosis (MS) resulting in permanent disability, creating an urgent need to discover its underlying mechanisms. Herein, we establish that dysfunction of the RNA binding protein heterogeneous nuclear ribonucleoprotein A1 (hnRNP A1) results in differential of binding to RNA targets causing alternative RNA splicing, which contributes to neurodegeneration in MS and its models. Using RNAseq of MS brains, we discovered differential expression and aberrant splicing of hnRNP A1 target RNAs involved in neuronal function and RNA homeostasis. We confirmed this in vivo in experimental autoimmune encephalomyelitis employing CLIPseq specific for hnRNP A1, where hnRNP A1 differentially binds and regulates RNA, including aberrantly spliced targets identified in human samples. Additionally, dysfunctional hnRNP A1 expression in neurons caused neurite loss and identical changes in splicing, corroborating hnRNP A1 dysfunction as a cause of neurodegeneration. Collectively, these data indicate hnRNP A1 dysfunction causes altered neuronal RNA splicing, resulting in neurodegeneration in MS.
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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 ».