Integrative Analysis of Single-Nucleus RNA-Seq and ATAC-Seq of C9orf72 Knockout Mouse Brain: Unraveling the Molecular Mechanisms Underlying Neurodegeneration in Amyotrophic Lateral Sclerosis and Frontotemporal Dementia
Notice bibliographique
Résumé
Hexanucleotide repeat expansions in the first intron of C9orf72 are the most frequent genetic cause of amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and frontotemporal dementia (FTD). These expansions result in neurodegeneration related to haploinsufficiency of C9orf72, though the mechanisms remain unclear. To investigate the effects of C9orf72 haploinsufficiency, I conducted single nucleus RNA-seq (snRNA-seq) and single nucleus assay for transposase-accessible chromatin sequencing (snATAC-seq) on hippocampus and frontal cortex tissues from C9orf72 heterozygous-knockout (C9-HET) and homozygous-knockout (C9-KO) mice. In the hippocampus, C9-HET mice showed downregulation of excitotoxicity-related pathways in neurons, whereas C9-KO mice showed upregulation. In the frontal cortex, C9-KO showed dysregulation of protein folding, ATP synthesis, and epigenomic dysregulation in glial cells and layer 2-3 excitatory neurons, highlighting a potential vulnerability of specific cell types. This multiome analysis provides insights into the molecular mechanisms underlying C9orf72-related ALS and FTD.
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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 | 0,001 |
| 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 ».