The Parkinson’s Disease-associated mutation LRRK2 G2019S impacts neutrophil effector functions and the response to intestinal infection in mice 9106
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description Parkinson’s Disease (PD) is a progressive, neurodegenerative disorder. Emerging evidence suggests involvement of the gut-brain axis and the immune system in PD pathogenesis. The leucine-rich repeat kinase 2 gene (LRRK2) is expressed in immune cells and mutations in this gene are associated with increased risk for PD and for Inflammatory Bowel Disease. LRRK2 Gly2019Ser (G2019S), located within the kinase domain, is the most common PD-associated mutation and increases LRRK2 kinase activity. Using single cell RNA sequencing, we demonstrate that LRRK2 G2019S mutation promotes a dysregulated gene expression profile, especially within neutrophil, monocyte and γδ T cell populations, following Citrobacter rodentium infection in mice. Transcriptionally, LRRK2 G2019S neutrophils have a greater pro- inflammatory type I and II IFN response compared to those of WT mice. This is accompanied by an increase in neutrophil numbers in the lamina propria in LRRK2 G2019S mice during infection. We also uncover cell-intrinsic functional defects in LRRK2 G2019S neutrophils, including increased chemotaxis, degranulation and neutrophil extracellular trap formation. Increased neutrophil infiltration is associated with an upregulation in Th17 immune responses, which may together contribute to the observed increase in colon pathology during infection. These findings increase our understanding of the role of PD-associated genes in immune cells and their contribution to immune dysregulation. Funding Sources Supported by CIHR, The Michael J. Fox Foundation for Parkinson’s Research (MJFF) and the Aligning Science Across Parkinson’s (ASAP) initiative. Topic Categories Neuroimmunology (NEUR)
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».