A Taybi-Linder syndrome-related RTTN variant impedes neural rosette formation in human cortical organoids
Notice bibliographique
Résumé
Taybi-Linder syndrome (TALS) is a rare autosomal recessive disorder characterized by severe microcephaly with abnormal gyral pattern, severe growth retardation and bone abnormalities. It is caused by pathogenic variants in the RNU4ATAC gene. Its transcript, the small nuclear RNA U4atac, is involved in the excision of ~850 minor introns. Here, we report a patient presenting with TALS features but no pathogenic variants were found in RNU4ATAC, instead the homozygous RTTN c.2953A>G variant was detected by whole-exome sequencing. After deciphering the impact of the variant on the RTTN protein function at centrosome in engineered RTTN-depleted RPE1 cells and patient fibroblasts, we analysed neural stem cells (NSC) derived from CRISPR/Cas9-edited induced pluripotent stem cells and revealed major cell cycle and mitotic abnormalities, leading to aneuploidy, cell cycle arrest and cell death. In cortical organoids, we discovered an additional function of RTTN in the self-organisation of NSC into neural rosettes, by observing delayed apico-basal polarization of NSC. Altogether, these defects contributed to a marked delay of rosette formation in RTTN-mutated organoids, thus impeding their overall growth and shedding light on mechanisms leading to microcephaly.
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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 ».