An Inducible Luminescent System to Explore Parkinson’s Disease-Associated Genes
Notice bibliographique
Résumé
With emerging genetic association studies, new genes and pathways are revealed as causative factors in the development of Parkinson’s disease (PD). However, many of these PD genes are poorly characterized in terms of their function, subcellular localization, and interaction with other components in cellular pathways. This represents a major obstacle towards a better understanding of the molecular causes of PD, with deeper molecular studies often hindered by a lack of high-quality, validated antibodies for detecting the corresponding proteins of interest. In this study, we leveraged the nanoluciferase-derived LgBiT-HiBiT system by generating a cohort of tagged PD genes in both induced pluripotent stem cells (iPSCs) and iPSC-derived neuronal cells. To promote luminescence signals within cells, a master iPSC line was generated, in which LgBiT expression is under the control of a doxycycline-inducible promoter. LgBiT could bind to HiBiT when present either alone or when tagged onto different PD-associated proteins encoded by the genes GBA1, GPNMB, LRRK2, PINK1, PRKN, SNCA, VPS13C, and VPS35. Several HiBiT-tagged proteins could already generate luminescence in iPSCs in response to the doxycycline induction of LgBiT, with the enzyme glucosylceramidase beta 1 (GCase), encoded by GBA1, being one such example. Moreover, the GCase chaperone ambroxol elicited an increase in the luminescence signal in HiBiT-tagged GBA1 cells, correlating with an increase in the levels of GCase in dopaminergic cells. Taken together, we have developed and validated a Doxycycline-inducible luminescence system to serve as a sensitive assay for the quantification, localization, and activity of HiBiT-tagged PD-associated proteins with reliable sensitivity and efficiency.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».