Disruption of ADNP-KDM1A-GTF2I complex drives neural differentiation imbalance in Helsmoortel-Van der Aa syndrome
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Mutations in ADNP (Activity-Dependent Neuroprotective Protein) are among the most frequent monogenic causes of autism spectrum disorder (ASD) and lead to Helsmoortel-Van der Aa syndrome (HVDAS). Yet how ADNP dysfunction leads to HVDAS is unclear. We employed patient-derived induced pluripotent stem cells, cortical organoids and ADNP KO human neural stem cells (hNSCs) to clarify the cellular and molecular mechanism of HVDAS onset. We purified an ADNP-KDM1A-GTF2I (AKG) protein complex from hNSCs and show that it targets transposable elements (TEs) to repress nearby gene transcription. Upon ADNP KO, KDM1A binding is lost at promoters targeted by AKG, pointing to ADNP as the anchoring subunit of the AKG complex. HVDAS cortical organoids show impaired progenitor proliferation and accelerated neuronal differentiation, coupled with a sustained upregulation of neurogenesis transcriptional programs, including key transcription factors normally repressed by AKG. This work suggests that the AKG complex acts as the relevant ADNP unit in the molecular onset of HVDAS.
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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) | 0,002 | 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 ».