Translatome profiling reveals opposing alterations in inhibitory and excitatory neurons of Fragile X mice and identifies EPAC2 as a therapeutic target
Notice bibliographique
Résumé
Symptoms of fragile X syndrome (FXS), the leading monogenic cause of intellectual disability and autism, are thought to arise from an excitation/inhibition (E/I) imbalance. Here, we leverage cell-type-specific mRNA sequencing to profile molecular alterations in cortical excitatory (Camk2) and inhibitory (Pvalb) neurons in Fmr1 knockout (KO) mice, integrating transcriptomic results with circuit and behavioral readouts to prioritize novel therapeutic targets. We uncovered significant genotype-by-cell type interactions for differential gene expression in Camk2a and Pvalb translatomes, and, strikingly, the underlying signaling pathways were often altered in opposite directions. Among the 184 differentially expressed genes that were concordantly dysregulated across both cell types, only Rapgef4 (a.k.a., exchange protein direftly activated by cAMP 2 [Epac2]; upregulated in Fmr1 KO) was also a fragile X messenger ribonucleoprotein (FMRP) target, brain-enriched, and associated with neurodevelopmental disorders. Treatment of Fmr1 KO mice with a specific EPAC2 antagonist restored cortical circuit function and ameliorated multiple behavioral phenotypes. Thus, EPAC2 should be considered a potential therapeutic target for FXS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».