Single-cell transcriptomics unveils molecular signatures of neuronal vulnerability in a mouse model of prion disease that overlap with Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Understanding why certain neurons are more sensitive to dysfunction and death caused by misfolded proteins could provide therapeutically relevant insights into neurodegenerative disorders. Here, we harnessed single-cell transcriptomics to examine live neurons isolated from prion-infected female mice, aiming to identify and characterize prion-vulnerable neuronal subsets. Our analysis revealed distinct transcriptional responses across neuronal subsets, with a consistent pathway-level depletion of synaptic gene expression in damage-vulnerable neurons. By scoring neuronal damage based on the magnitude of depleted synaptic gene expression, we identified a diverse spectrum of prion-vulnerable glutamatergic, GABAergic, and medium spiny neurons. Comparison between prion-vulnerable and resistant neurons highlighted baseline gene expression differences that could influence neuronal vulnerability. For instance, the neuroprotective cold-shock protein Rbm3 exhibited higher baseline gene expression in prion-resistant neurons and was robustly upregulated across diverse neuronal classes upon prion infection. We also identified vulnerability-correlated transcripts that overlapped between prion and Alzheimer's disease. Our findings not only demonstrate the potential of single-cell transcriptomics to identify damage-vulnerable neurons, but also provide molecular insights into neuronal vulnerability and highlight commonalties across neurodegenerative disorders.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».