MicroRNA-mediated neuronal detargeting alters astrocyte cell fate conversion trajectories in vivo
Notice bibliographique
Résumé
Neuronal reprogramming using adeno-associated viruses with a GFAP mini-promoter offers a promising strategy for astrocyte-to-neuron conversion; however, specificity remains a challenge due to off-target transgene expression in endogenous neurons. To address this issue, here we incorporated microRNA-124 target sequences (124T) into a transcriptional cassette containing the GFAP mini-promoter and Ascl1SA6, a potent reprogramming transcription factor. Lineage tracing via Slc1a3-CreERT and Aldh1l1-CreERT2, used to pre-label astrocytes prior to conversion, confirmed the glial derivation of reprogrammed neuron-like cells, even with 124T. Single-cell transcriptomics identified a transitional cluster emerging from a proliferative astrocyte population with low GSK3 signaling, which branched towards hybrid neuronal and oligodendrocyte fates. Pseudotime trajectory analysis revealed that Ascl1SA6 drives rapid neuronal transitions, whereas 124T delays conversion and introduces lineage bifurcation. Ascl1SA6 favors a GABAergic interneuron-like identity, while Ascl1SA6 -124T biases fate transitions towards an oligodendrocyte-like fate, and to a lesser extent, glutamatergic neuronal-like cells. SeeSawPred linked these distinct trajectories to transcription factor shifts, including Foxo1 in neuron-like cell fates and Stat1 in oligodendrocyte lineages. 124 T thus effectively detargets endogenous neurons, refining target cell specificity, while further guiding reprogramming outcomes. This approach establishes a foundation for precision reprogramming platforms aimed at restoring specific neural cell types. In vivo astrocyte-to-neuron conversion is driven by Ascl1SA6 expression restricted to astrocytes via miR-124-target sites, with astrocyte pre-labeling marking reprogrammed neurons, confirmed by single-cell transcriptomics and pseudotime analysis.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».