Mutant huntingtin induces neuronal apoptosis via derepressing the non-canonical poly(A) polymerase PAPD5
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) are small non-coding RNAs that play crucial roles in post-transcriptional gene regulation. Poly(A) RNA polymerase D5 (PAPD5) catalyzes the addition of adenosine to the 3' end of miRNAs. In this study, we demonstrate that the Yin Yang 1 protein, a transcriptional repressor of PAPD5, is recruited to both RNA foci and protein aggregates, resulting in an upregulation of PAPD5 expression in Huntington's disease (HD). Additionally, we identify a subset of PAPD5-regulated miRNAs with increased adenylation and reduced expression in our disease model. We focus on miR-7-5p and find that its reduction causes the activation of the TAB2-mediated TAK1-MKK4-JNK pro-apoptotic pathway. This pathway is also activated in induced pluripotent stem cell-derived striatal neurons and post-mortem striatal tissues isolated from HD patients. In addition, we discover that a small molecule PAPD5 inhibitor, BCH001, can mitigate cell death and neurodegeneration in our disease models. This study highlights the importance of PAPD5-mediated miRNA dysfunction in HD pathogenesis and suggests a potential therapeutic direction for the disease.
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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 ».