Neuronal activity triggers widespread changes in RNA stability
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Neuronal activity shapes brain development and refines synaptic connectivity in part through dynamic changes in gene expression. While activity-regulated transcriptional programs have been extensively characterized, the holistic effects of neuronal activity on the full RNA life cycle remain relatively unexplored. Here, we show that neuronal activity influences multiple stages of RNA metabolism in vitro and in vivo . Among these, RNA stability emerges as a previously underappreciated regulator of gene expression, exerting a stronger influence than transcription on total RNA levels for ∼15% of activity-dependent genes. We go on to profile 3′UTR mRNA motifs that are sufficient to modulate activity-dependent mRNA stability and employ machine learning to identify the neuronal-specific RNA-binding protein HuD as a key regulator of activity-dependent mRNA stabilization. We demonstrate that HuD shapes activity-dependent mRNA abundance of hundreds of transcripts in both soma and distal neuronal processes and that neuronal activity drives the reorganization of HuD-interacting proteins, thereby stabilizing HuD-bound mRNAs and directing them into translationally active granules. Finally, we find that many variants associated with autism spectrum disorder (ASD) and other neurodevelopmental disorders disrupt or promote aberrant activity-dependent changes in mRNA stability. These findings reveal mRNA stability as a widespread mechanism of stimulus-responsive gene regulation in neurons with direct implications for the understanding of neurodevelopmental 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 | 0,000 | 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 ».