TDP-43 loss of function drives aberrant splicing in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Introductory paragraph While mRNA splicing dysregulation is a well-established contributor to neurodegeneration in disorders such as amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and frontotemporal dementia (FTD), its role in Parkinson’s disease (PD) remains underexplored. Here, we analyse transcriptomic data from >500 post-mortem human brain samples from individuals with and without PD to show that splicing alterations are frequently detected. Differentially spliced genes were significantly more enriched for those causally-implicated in both PD and ALS than genes that were differentially expressed. Furthermore, we observed a strong association between these splicing alterations and dysfunction of the RNA-binding protein (RBP), TAR DNA-binding protein 43 (TDP-43). Strikingly, genes and exon junctions affected by TDP-43 knockdown overlapped significantly with those dysregulated across brain regions in PD. In brains from individuals with the LRRK2 c.6055G>A (p.G2019S) mutation, the most common genetic cause of PD, we also observed significant enrichment of TDP-43-dependent splicing changes. This finding was corroborated in human pluripotent stem cell-derived midbrain dopaminergic neurons and a LRRK2 p.G2019S knock-in mouse model, where reduced nuclear TDP-43 levels evidenced the well-recognised loss-of-function mechanism contributing to splicing dysregulation. By leveraging our RNA-based analyses we predicted TDP-43-dependent novel peptide sequences and validated their existence within human LRRK2 mutation mDNs, while also demonstrating an overall loss of protein and mRNA expression in mis-spliced genes. Collectively, our findings reveal that PD is marked by extensive splicing dysregulation dependent on TDP-43, making TDP-43 a promising new therapeutic target in PD.
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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) | 0,008 | 0,003 |
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 ».