tRNA epitranscriptomic alterations associated with opioid-induced reward-seeking and long-term opioid withdrawal in male mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract DNA cytosine methylation has been documented as a potential epigenetic mechanism of transcriptional regulation underlying opioid use disorder. However, methylation of RNA cytosine residues, which would drive another level of biological influence as an epitranscriptomic mechanism of gene and protein regulation has not been studied in the context of addiction. Here, we probed whether chronic morphine exposure could alter tRNA cytosine methylation (m5C) and resulting expression levels in the medial prefrontal cortex (mPFC), a brain region crucial for reward processing and executive function that exhibits opioid-induced molecular restructuring. We identified dynamic changes in glycine tRNA (tRNAGlyGCC) cytosine methylation, corresponding to altered expression levels of this tRNA at multiple timepoints following 15 days of daily morphine. Additionally, a robust increase in methylation, coupled with decreased expression, was present after 30 days of withdrawal, suggesting that repeated opioid administration produces changes to the tRNA regulome long after discontinuation. Furthermore, forebrain-wide knockout of neuronal Nsun2, a tRNA methyltransferase, was associated with disruption of opioid conditioned place preference, and this effect was recapitulated by regional mPFC Nsun2 knockout. Taken together, these studies provide a foundational link between the regulation of tRNA cytosine methylation and opioid reward and highlight the tRNA machinery as a potential therapeutic target in addiction.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».