Molecular cartography of the human down syndrome and trisomic mouse brain
Notice bibliographique
Résumé
Down syndrome (DS, or Trisomy 21) is one of the most common genetic causes of intellectual disability. DS results in both abnormal neurodevelopment and accelerated neurodegeneration, but the molecular mechanisms underlying abnormal corticogenesis are incompletely understood. To gain molecular insight into the prenatal neurobiology of DS, we performed single-nucleus sequencing, spatial transcriptomics, and proteomics on mid-gestational prenatal human cortex. We captured altered expression dynamics of lineage commitment genes and de-repression of transposable elements in DS neural progenitor cells, which suggest changes to the fate and functionality of neuronal and glial cells. Given the importance of linking human and model system pathobiology, we also performed highly multiplexed RNA in situ spatial transcriptomics on a well-established trisomic mouse model (Ts65Dn) to study the cellular landscape of the trisomic brain during early development and maturation. We profiled the spatial transcriptome of > 240,000 cells in the mouse brain and identified trisomy-associated gene expression patterns in the molecular control of neurogenesis and gliogenesis. Together, our study provides an extensive resource for understanding of the complex multicellular processes underlying DS neurodevelopment. Down Syndrome is a common genetic cause of intellectual disability and is associated with altered fetal neurodevelopment. Here, the authors identify altered expression dynamics of lineage commitment genes and de-repression of transposable elements in DS neural progenitor cells.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».