TDP-43 loss induces cryptic polyadenylation in ALS/FTD
Notice bibliographique
Résumé
Nuclear depletion and cytoplasmic aggregation of the RNA-binding protein TDP-43 are cellular hallmarks of amyotrophic lateral sclerosis (ALS). TDP-43 nuclear loss causes de-repression of cryptic exons, yet cryptic alternative polyadenylation (APA) events have been largely overlooked. In this study, we developed a bioinformatic pipeline to reliably identify alternative last exons, 3' untranslated region (3'UTR) extensions and intronic polyadenylation APA event types, and we identified cryptic APA sites induced by TDP-43 loss in induced pluripotent stem cell (iPSC)-derived neurons. TDP-43 binding sites are enriched at sites of these cryptic events, and TDP-43 can both repress and enhance APA. All categories of cryptic APA were also identified in ALS and frontotemporal dementia (FTD) postmortem brain tissue. RNA sequencing (RNA-seq), thiol(SH)-linked alkylation for the metabolic sequencing of RNA (SLAM-seq) and ribosome profiling (Ribo-seq) revealed that distinct cryptic APA categories have different downstream effects on transcript levels and that cryptic 3'UTR extensions can increase RNA stability, leading to increased translation. In summary, we demonstrate that TDP-43 nuclear depletion induces cryptic APA, expanding the palette of known consequences of TDP-43.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».