Cortical <i>miR-709</i> links glutamatergic signaling to NREM sleep EEG slow waves in an activity-dependent manner
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) are key post-transcriptional regulators of gene expression that have been implicated in a plethora of neuronal processes. Nevertheless, their role in regulating brain activity in the context of sleep has so far received little attention. To test their involvement, we deleted mature miRNAs in post-mitotic neurons at two developmental ages, i.e., in early adulthood using conditional Dicer knockout (cKO) mice and in adult mice using an inducible conditional Dicer cKO (icKO) line. In both models, electroencephalographic (EEG) activity was affected and the response to sleep deprivation (SD) altered; while the rapid-eye-movement sleep (REMS) rebound was compromised in both, the increase in EEG delta (1 to 4 Hz) power during non-REMS (NREMS) was smaller in cKO mice and larger in icKO mice compared to controls. We subsequently investigated the effects of SD on the forebrain miRNA transcriptome and found that the expression of 48 miRNAs was affected, and in particular that of the activity-dependent miR-709 . In vivo inhibition of miR-709 in the brain increased EEG power during NREMS in the slow-delta (0.75 to 1.75 Hz) range, particularly after periods of prolonged wakefulness. Transcriptome analysis of primary cortical neurons in vitro revealed that miR-709 regulates genes involved in glutamatergic neurotransmission. A subset of these genes was also affected in the cortices of sleep-deprived, miR-709 -inhibited mice. Our data implicate miRNAs in the regulation of EEG activity and indicate that miR-709 links neuronal activity during wakefulness to brain synchrony during sleep through the regulation of glutamatergic signaling.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».