m+Medelevator.RU
← Поиск публикаций
Cell genomics · 2025

Single-nucleus transcriptome atlas of orbitofrontal cortex in ALS with a deep learning-based decoding of alternative polyadenylation mechanisms.

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАНазвание и аннотация: Перевод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

McKeever Paul M, Sababi Aiden M, Sharma Raghav, Xu Zhiyu, Xiao Shangxi, McGoldrick Philip, Ketela Troy, Sato Christine, Moreno Danielle, Visanji Naomi, Kovacs Gabor G, Keith Julia, Zinman Lorne, Rogaeva Ekaterina, Goodarzi Hani, Bader Gary D, Robertson Janice

Аннотация

Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and frontotemporal lobar degeneration (FTLD) are fatal neurodegenerative diseases sharing clinical and pathological features. Both involve complex neuron-glia interactions, but cell-type-specific alterations remain poorly defined. We performed single-nucleus RNA sequencing of the frontal cortex from C9orf72-related ALS (with and without FTLD) and sporadic ALS (sALS). Neurons showed prominent changes in mitochondrial function, protein homeostasis, and chromatin remodeling. Comparison with independent datasets from other cortical regions revealed consistent pathway alterations, including upregulation of STMN2 and NEFL across brain regions and subtypes. We further examined dysregulation of alternative polyadenylation (APA), an understudied post-transcriptional mechanism, uncovering cell-type-specific APA patterns. To investigate its regulation, we developed the alternative polyadenylation network (APA-Net), a multi-modal deep learning model integrating transcript sequences and RNA-binding protein (RBP) expression profiles to predict APA. This atlas advances our understanding of ALS/FTLD molecular pathology and provides a valuable resource for future mechanistic studies.

Предметные рубрики MeSH

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты