Deciphering the circular RNAs landscape in amyotrophic lateral sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a fatal neurodegenerative disorder characterized by the progressive loss of motor neurons, with most cases lacking a clear genetic basis. Emerging evidence highlights the involvement of non-coding RNAs, particularly circular RNAs (circRNAs), in disease onset and progression. In this study, we investigated circRNAs implicated in ALS and related motor neuron diseases (MNDs). First, we conducted a systematic review to identify ALS-associated circRNAs, followed by in silico analyses of 15 selected candidates. Our results revealed that hsa_circ_0000099, hsa_circ_0001017, hsa_circ_004846, and hsa_circ_0034880 regulate a high number of ALS-related genes through miRNA sponging. Pathway enrichment analysis indicated that hsa_circ_0000099 is particularly involved in unfolded protein response, oxidative stress, cell cycle regulation, and apoptosis. Protein–RNA interaction analysis further showed that ALS-related circRNAs can sponge 20 RNA-binding proteins, with FMR1, ELAVL1, EIF4A3, and SRSF1 exhibiting the highest number of interactions. Additionally, molecular docking analysis demonstrated that FUS mutations significantly alter its binding affinity to hsa_circ_0000567 and hsa_circ_0060762. RNA-seq data from ALS patients confirmed significant alterations in the expression of host genes of ALS-related circRNAs and hub proteins across affected tissues, including the spinal cord and multiple brain regions. Collectively, these findings support circRNAs as active contributors to ALS pathogenesis. In particular, the host gene of hsa_circ_0000099, which is expressed in the spinal cord and hippocampus, emerges as a potential biomarker for tissue-specific impairment in ALS. Moreover, its regulatory role in key ALS-related cellular pathways underscores its promise as a candidate for biomarker development and therapeutic targeting. Further experimental validation is warranted to confirm its role in ALS pathology. Graphical abstract
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».