清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Transformative Network Modeling of Multi-omics Data Reveals Detailed Circuits, Key Regulators, and Potential Therapeutics for Alzheimer’s Disease

神经科学 诱导多能干细胞 调节器 子网 神经退行性变 生物 表型 计算机科学 计算生物学 基因沉默 疾病 基因调控网络 基因 医学 基因表达 遗传学 病理 胚胎干细胞 计算机安全
作者
Minghui Wang,Aiqun Li,Michiko Sekiya,Noam D. Beckmann,Xiuming Quan,Nadine Schrode,Michael B. Fernando,Alex W. Yu,Li Zhu,Jiqing Cao,Liwei Lyu,Emrin Horgusluoglu,Qian Wang,Lei Guo,Yuanshuo Wang,Ryan Neff,Won‐Min Song,Erming Wang,Qi Shen,Xianxiao Zhou
出处
期刊:Neuron [Cell Press]
卷期号:109 (2): 257-272.e14 被引量:147
标识
DOI:10.1016/j.neuron.2020.11.002
摘要

To identify the molecular mechanisms and novel therapeutic targets of late-onset Alzheimer's Disease (LOAD), we performed an integrative network analysis of multi-omics profiling of four cortical areas across 364 donors with varying cognitive and neuropathological phenotypes. Our analyses revealed thousands of molecular changes and uncovered neuronal gene subnetworks as the most dysregulated in LOAD. ATP6V1A was identified as a key regulator of a top-ranked neuronal subnetwork, and its role in disease-related processes was evaluated through CRISPR-based manipulation in human induced pluripotent stem cell-derived neurons and RNAi-based knockdown in Drosophila models. Neuronal impairment and neurodegeneration caused by ATP6V1A deficit were improved by a repositioned compound, NCH-51. This study provides not only a global landscape but also detailed signaling circuits of complex molecular interactions in key brain regions affected by LOAD, and the resulting network models will serve as a blueprint for developing next-generation therapeutic agents against LOAD.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
思绪摸摸头完成签到 ,获得积分10
5秒前
小静完成签到 ,获得积分10
10秒前
广阔天地完成签到 ,获得积分10
12秒前
airtermis完成签到 ,获得积分10
12秒前
善良的蛋挞完成签到,获得积分10
13秒前
浮游应助西啃采纳,获得10
13秒前
14秒前
可夫司机完成签到 ,获得积分10
20秒前
橘子海完成签到 ,获得积分10
24秒前
相爱就永远在一起完成签到,获得积分10
26秒前
郭磊完成签到 ,获得积分10
38秒前
ilk666完成签到,获得积分10
41秒前
张来完成签到 ,获得积分10
45秒前
yunt完成签到 ,获得积分10
48秒前
传奇3应助科研通管家采纳,获得20
51秒前
Ray完成签到 ,获得积分10
1分钟前
su完成签到 ,获得积分0
1分钟前
Bryan发布了新的文献求助40
1分钟前
zhaoyu完成签到 ,获得积分10
1分钟前
浮游应助研友_Ljqal8采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
经卿完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Bryan发布了新的文献求助20
1分钟前
关键词完成签到,获得积分10
1分钟前
呆呆的猕猴桃完成签到 ,获得积分10
1分钟前
碗碗豆喵完成签到 ,获得积分10
1分钟前
诺亚方舟哇哈哈完成签到 ,获得积分0
1分钟前
小胖完成签到 ,获得积分10
1分钟前
不想看文献完成签到 ,获得积分10
1分钟前
慎之完成签到 ,获得积分10
1分钟前
典雅的纸飞机完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
浩浩完成签到 ,获得积分0
1分钟前
大红马发布了新的文献求助10
1分钟前
光亮静槐完成签到 ,获得积分10
1分钟前
善善完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
云峤完成签到 ,获得积分10
1分钟前
神外王001完成签到 ,获得积分10
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
计划经济时代的工厂管理与工人状况(1949-1966)——以郑州市国营工厂为例 500
Comparison of spinal anesthesia and general anesthesia in total hip and total knee arthroplasty: a meta-analysis and systematic review 500
INQUIRY-BASED PEDAGOGY TO SUPPORT STEM LEARNING AND 21ST CENTURY SKILLS: PREPARING NEW TEACHERS TO IMPLEMENT PROJECT AND PROBLEM-BASED LEARNING 500
Modern Britain, 1750 to the Present (第2版) 300
Writing to the Rhythm of Labor Cultural Politics of the Chinese Revolution, 1942–1976 300
Lightning Wires: The Telegraph and China's Technological Modernization, 1860-1890 250
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 催化作用 遗传学 冶金 电极 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4597293
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4008937
关于积分的说明 12409691
捐赠科研通 3688137
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2032930
邀请新用户注册赠送积分活动 1066179
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 951479