The role of transposable elements in long-term memory formation

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

A number of experimental studies are described that challenge the significance of synaptic plasticity and prove the role of transposable elements in memory consolidation. This is due to the cis-regulatory influence of activated transposable elements on gene expression, as well as insertions into new genomic loci near the genes involved in brain functioning. RNAs and proteins of endogenous retroviruses are transported to dendritic synapses and transmit information to change gene expression in neighboring cells through the formation of virus-like particles in vesicles. Due to this, the relationship between synaptic plasticity and nuclear coding is ensured, since transposable elements are also drivers of epigenetic regulation due to relationship with the non-coding RNAs derived from them. Our analysis of the scientific literature allowed us to identify the role of 17 microRNAs derived from transposable elements in normal memory formation. In neurodegenerative diseases with memory impairment, we identified impaired expression of 44 microRNAs derived from transposable elements. This demonstrates the potential for targeting pathological transposon activation in neurodegenerative diseases for memory restoration using microRNAs as tools.

Full Text

Консолидация памяти – это процесс, посредством которого вновь сформированная и нестабильная память превращается в стабильную долговременную память (ДП) [1]. Нейробиологическая природа следа памяти (инграммы) в настоящее время остается спорной. Наиболее распространенная гипотеза синаптической пластичности (СП) заключается в хранении ДП в виде стабильных изменений синаптических связей, вызванных обучением. Зависящая от активности СП индуцируется в соответствующих синапсах во время формирования памяти и одновременно необходима для кодирования и хранения следов памяти, опосредованной областью мозга, в которой она наблюдается [2]. Считается, что синаптическая активность обеспечивает хранение информации и консолидацию памяти в головного мозге. Для этого необходим быстрый синтез мРНК в ядре и белков в синапсах [3]. Долговременное потенцирование (LTP – long-term potentiation) синаптической передачи признано клеточным механизмом обучения и хранения памяти [4].

В формирование ДП вовлечены различные гены, наиболее известным из которых является CREB (cAMP-responsive element binding protein). Мутации в гене CREB вызывают дефицит памяти у мышей [5]. Продукт гена CREB вместе с глюкокортикоидными рецепторами вовлечен во внутриклеточные механизмы влияния глюкокортикоидов на формирование ДП в гиппокампе [6]. В экспериментах на дрозофиле показана роль гена бета-катенина (CTNNB1) в консолидации ДП за счет воздействия на Wnt-сигнальные пути [7]. При исследовании здоровых людей определено влияние на ДП полиморфных вариантов генов дофаминергической системы: DAT1, DRD4, CNR1 [8]. Систематические обзоры накопленных в научной литературе данных показали стимулирующее влияние на развитие памяти кодирующих транскрипционные факторы генов NF-κB [9], Zif268, XBP1, Srf, Npas4, Foxp1, Crtc1, c-Rel [5]. Помимо необходимых для консолидации памяти генов, к которым относится также NR2B (кодирует субъединицу инотропного глутаматного рецептора N-метил-d-аспартата), важное значение в регуляции ДП имеют гены-супрессоры памяти, к которым относят AIM2, ATF4, BChE, Bec1, CCR5, Cdk5, crtl1, Diap1, Dicer1, DFF45, GABAaB3, GABAARα4, Gabra 4, Galectin-3, GAT1, QR2, np65, Hcn1, Hdac2, Mef2, Kvβ1.1, PDE1b, Paip2a, Pkr, GCN2, IRS2, RGS14, RARalpha, p75NTR, PDE4A, Ogg1, PERK, RPTPsigma, Piwi1, Piwi2, S100b, TLCN, Pde4d, Pde8b, 11b-HSD1 [10]. Исследование генетических механизмов формирования ДП перспективно для возможного воздействия на них с целью улучшения памяти в норме и при нейродегенеративной патологии. В данном отношении необходим поиск наиболее значимых путей с исключением спорных моментов в отношении объяснения формировании ДП. Для коррекции памяти подходящими инструментами являются эпигенетические факторы, влияющие на экспрессию специфических генов и носящие обратимый характер.

К эпигенетическим факторам относятся метилирование цитозина в молекуле ДНК, модификации гистонов и РНК-интерференция с участием некодирующих РНК (нкРНК). Метилирование ДНК под влиянием различных ДНК-метилтрансфераз преимущественно подавляет экспрессию генов. На данный процесс влияют ДНК-деметилазы (которые устраняют метки 5-метилцитозина) и другие белки, такие как Gadd45b (способствует деметилированию) [5]. Мыши с нокаутом гена Gadd45d проявляли нарушенную память о страхе [11]. Показана также роль в регуляции памяти метилцитозиндиоксигеназ Tet (Ten-eleven translocation). При старении в зубчатой извилине гиппокампа наблюдается снижение экспрессии Tet2, повышение которой способствует восстановлению памяти (контекстуальной обусловленности страха у мышей) [12]. На формирование памяти влияют модификации гистонов (H2BK120ub, H3K9me2, H3K36me3, H3K27me3, H3K9me3, H3K4me3, H3K14ac, H3K9ac) и специфические белки, вызывающие эти модификации (UTX, SUV39H1, Sp3, L3MBTL1, KMT2B, KMT2A, HCAC7, HDAC4/5, HDAC3, HDAC1, G9a/GLP, Chd1) [5]. Метилирование ДНК и модификации гистонов в специфических локусах зависят от влияния микроРНК, которые являются гидами, узнающими комплементарные последовательности не только мРНК, но и молекулы ДНК в механизме РНК-зависимого метилирования ДНК [13]. Данные молекулы наиболее перспективны для возможной коррекции памяти в норме и патологии.

Оспаривание роли синаптической пластичности в консолидации памяти

В ряде исследований получены данные, свидетельствующие о консолидации ДП без участия синаптической пластичности. Например, было выявлено и подтверждено, что ДП в виде распознавания текстурированной поверхности для определения наличия пищи сохраняется у планарии после удаления головы и последующей регенерации, включая головной мозг. Планарии проявляют привыкание к окружающей среде, сохраняя об этом ДП не менее 14 дней, что достаточно для регенерации головного мозга [14]. Кокультуры двигательных и сенсорных нейронов брюхоногого моллюска, морского зайца Aplysia, тренировали с интервальными импульсами серотонина, который запускал долговременную сенсибилизацию. Блокада реконсолидации приводила к тому, что количество пресинаптических связей возвращалось к исходному значению до тренировки. Однако окончательная синаптическая структура не была достигнута. При этом ДП для сенсибилизации скрыто сохранялась после ее очевидного устранения анти-мнемоническими препаратами, которые стирают связанный с обучением рост синапсов [15].

В рамки гипотезы СП не укладываются также следующие факты. У насекомых во время метаморфоза происходит респецификация нейронов, способствующая общей реорганизации нервной системы. Многие вновь образованные нейроны в областях зрительной и хемосенсорной обработки головного мозга включаются в личиночную нервную систему. При этом происходит реорганизация морфологии дендритов и изменение взаимосвязей между нейронами. У мотылька Manduca sexta на стадии гусеницы формировали память о необходимости избегать специфический запах, которая сохранялась в течение метаморфоза (с реорганизацией синапсов) и определялась у зрелых мотыльков [16]. Сходные данные получены на других животных. При помощи клеточной маркировки, зависящей от обучения, было определено увеличение синаптической силы и плотности дендритных шипов, особенно в консолидированных клетках энграммы памяти. Эти свойства отсутствовали в клетках энграмм при амнезии, вызванной ингибитором синтеза белка, однако прямая оптогенетическая активация этих клеток приводила к восстановлению памяти, что коррелировало с сохранением связей, специфичных для клеток энграммы. Мышей обучали памяти контекстуального обуславливания страха, после чего животным вводили ингибитор синтеза белка анизомицин, нарушающий консолидацию ДП. На следующий день обученные мыши не проявляли страха в тренировочной камере. Оптическая стимуляция восстанавливала память о страхе у мышей при реактивации клеток энграммы в отсутствие синаптических изменений [1].

В связи с вышеизложенными фактами о возможности сохранения ДП без участия СП актуально создание новой гипотезы, объясняющей механизмы консолидации ДП. Наиболее вероятна роль эпигенетических факторов, поскольку важной составной частью обучения и процесса запоминания являются модификации хроматина, а изменения активности влияющих на них ферментов влияют на когнитивные способности человека и животных [17]. Действительно, в исследованиях на крысах воздействие ингибитора ДНК-метилтрансферазы (DNMT – DNA methyltransferase) разрушало полностью консолидированную память о страхе через один месяц после контекстуального сохранения страха [18]. В экспериментах на мышах было показано, что приобретение и поддержание кратковременной памяти и ДП требуют изменений в модификации хроматина в нейронах и в других клетках головного мозга [17]. Систематический обзор научной литературы показал, что усиление ацетилирования гистонов за счет манипулирования активности специфической изоформы ацетилтрансферазы гистонов (HDAC – Histone AcetylTransferase) и DNMT в нейронах ограничивает консолидацию памяти [19].

Причинами эпигенетических изменений при формировании ДП могут быть запрограммированные механизмы активации транспозонов (мобильных генетических элементов (МГЭ)), являющихся драйверами эпигенетической регуляции и управления экспрессии генов в онтогенезе [20]. Рассмотрение роли МГЭ в формировании ДП может объединить гипотезу ядерного кодирования информации на уровне модификации хроматина (за счет воздействия на эпигенетические факторы) и на уровне ДНК (за счет инсерций МГЭ в геном) с гипотезой синаптической пластичности, поскольку продукты транскрипции МГЭ являются переносчиками информации через синапсы при формировании памяти [21, 22]. В 2022 г. была опубликована основанная на РНК теория естественных универсальных вычислений, которая могла бы дополнить гипотезу СП [23]. Однако компьютерные программы неэффективны без знаний молекулярных механизмов, лежащих в основе консолидации памяти, поскольку РНК являются лишь инструментами в сложной системе ядерного кодирования. Основными же источниками РНК и эпигенетической информации, выражающейся в ДП в головном мозге, могут служить МГЭ. Согласно проведенным проектам FANTOM и ENCODE, 98% всех последовательностей генома транскрибируются с образованием функциональных нкРНК [24], которые образуются непосредственно из транскриптов МГЭ [25] или произошли от них в эволюции [26, 27]. Согласно подробному анализу ядерной ДНК человека, 69% всех ее последовательностей можно отнести к МГЭ и образованным из них повторам [28]. Более того, многие белок-кодирующие гены [29], в том числе гены транскрипционных факторов, а также сайты связывания с ними [30] произошли в эволюции от МГЭ.

Исследования роли транспозонов в формировании памяти

МГЭ являются структурными элементами генома человека, способными перемещаться в нем за счет кодируемых собственными генами ферментов (автономные МГЭ) или белковых продуктов других МГЭ (неавтономные). В зависимости от способа транспозиции МГЭ классифицируют на два класса. К первому из них относят ретроэлементы (РЭ). Они перемещаются с помощью механизма “копирования и вставки” путем обратной транскрипции собственных РНК. Этот класс подразделяется на содержащие длинные концевые повторы (LTR – long terminal repeats) – LTR-РЭ и на не содержащие их – nonLTR-РЭ (автономные LINE (Long Interspersed Elements), неавтономные SINE (Short Interspersed Elements) и SVA (SINE-VNTR-Alu)). Ко второму классу относятся ДНК-транспозоны, которые перемещаются путем “вырезания и вставки” [20]. Ключевую роль в обучении и памяти играет гиппокамп, патологические изменения в котором наблюдаются при различных нейродегенеративных болезнях человека и при старении [31]. Зубчатая извилина гиппокампа является центром нейрогенеза человека и экспериментальных животных, включая крыс и мышей. В данной области в нейрональных стволовых клетках (НСК) в экспериментах на крысах были описаны активные перемещения LINE1, которые были предложены в качестве драйверов дифференцировки НСК в различные типы нейронов в связи с формированием соматического мозаицизма [32]. При исследовании головного мозга людей в двух независимых работах были доказаны перемещения LINE1 в НСК [33, 34].

У человека полногеномное профилирование Alu и LINE1 геномной ДНК из образцов мозжечка, лобной коры, субвентрикулярной зоны, зубчатой извилины и миокарда показало сотни соматических вставок каждой из этих тканей. Наибольшая концентрация инсерций РЭ была выявлена в зубчатой извилине гиппокампа [35], в которой количество новых инсерций наиболее активных LINE1 на одну клетку составляло в среднем 13.7. Транспозиции были обнаружены вблизи генов, необходимых для работы нейронов, что свидетельствует о влиянии этих инсерций на функционирование клеток [36]. Поскольку МГЭ являются высокочувствительными сенсорами генома на стрессовые воздействия [37] и на изменения внутренней среды в онтогенезе [20], логично предположить роль специфических активаций МГЭ в формировании памяти. Было доказано, что во взрослом головном мозге человека триггерами для экспрессии LINE1 в клетках гиппокампа являются стресс [38, 39], физические упражнения [40], прием кокаина [41], метамфетамина [42] и алкоголя [43].

Можно предположить, что в ходе эволюции использование РЭ в качестве инструментов для консолидации ДП было обусловлено значительным количеством и распространением МГЭ в геноме, что предполагает безграничное число их комбинаций со взаимодействием с произошедшими от них в эволюции белок-кодирующих генов [29], длинных нкРНК [26], микроРНК [27], транскрипционных факторов и сайтов связывания с ними [30]. Подобно VDJ рекомбинации в иммунной системе, сформированной благодаря ДНК-транспозонам, соматическая комбинация экспрессии генов под влиянием РЭ в головном мозге имеет возможности образования грандиозного разнообразия фенотипов нейронов [44]. ДНК-транспозоны составляют лишь 5% генома человека, тогда как LTR-РЭ занимают 10%, LINE1 – 17%, SINE1 – 10% [45]. Более того, ферменты РЭ могут быть использованы для создания ретрокопий белок-кодирующих генов [44].

Эксперименты на мышах показали, что воздействие новой среды приводит к увеличению количества двухцепочечных разрывов в нейронах многих областей головного мозга, особенно в зубчатой извилине гиппокампа. Оптогенетическая стимуляция нейронов полосатого тела также приводила к усилению двухцепочечных разрывов ДНК в стимулированных клетках [46]. Источниками двухцепочечных разрывов ДНК могут служить МГЭ в ходе их транспозиций в новые локусы генома [47], что позволяет предположить их роль в реакциях клеток гиппокампа на воздействие среды с формированием ДП. Действительно, в экспериментах на мышах при ингибировании LINE1 в гиппокампе была показана роль РЭ в консолидации ДП за счет геномного мозаицизма. Для этого мышей помещали на освещенную сторону, после чего разрешали перейти на темную сторону камеры, где били током. Память об обучении отражалась в увеличении латентности мыши при переходе в темную сторону камеры. Введение ламивудина (который ингибирует обратную транскриптазу LINE1) в гиппокамп сразу и через один час после обучения не влияло на ДП. Однако через 72 ч память значительно ухудшалась [48].

На мышах были проведены также исследования реконсолидации контекстно-зависимой памяти о страхе. В камерах наблюдения путем измерения процента времени, затраченного на замирание в течение 5 мин, оценивалась память о страхе, далее образцы гиппокампа и префронтальной коры использовали для количественной RT-PCR мРНК LINE1-элементов. В результате была выявлена экспрессия мРНК LINE1 в гиппокампе и префронтальной коре при воспоминании о страхе. После реактивации памяти о страхе вводили ламивудин – реконсолидация памяти о страхе заметно подавлялась за счет ингибирования LINE1 [49]. Хотя активация РЭ в норме является основой для формирования памяти, их патологическая экспрессия может стать причиной нарушения ДП и развития нейродегенеративных болезней. Так, ингибитор обратной транскриптазы ламивудин в экспериментах на мышах P301S (смоделированных по болезни Альцгеймера (БА)) уменьшал типичные для таупатий гистопатологические признаки: фосфорилирование тау, воспаление, гибель нейронов, атрофию гиппокампа. Ламивудин ослаблял двигательные нарушения и улучшал кратковременную память. На линиях клеток HeLa была показана способность ламивудина подавлять инсерции LINE1 [50]. Ингибиторы обратной транскриптазы влияют также на активацию HERV-K при нейродегенерации [51]. У трансгенных мышей с нейродегенерацией [52] и в головном мозге пациентов с болезнью Альцгеймера [53, 54] патологическое накопление тау-белков ведет к прогрессирующей активации РЭ с возрастом. Посредниками данных изменений могут быть пиРНК, экспрессия которых при этом снижается, поскольку piРНК являются ингибиторами РЭ [51].

В экспериментах на дрозофиле показано, что транспозиции в головном мозге происходят среди связанных с памятью нейронов, в которых экспрессируются взаимодействующие с пиРНК белки Aubergine и Argonaute-3 и подавляющие экспрессию РЭ (потеря этих белков коррелирует с активацией РЭ). Секвенирование отдельных нейронов показало более 200 de novo вставок РЭ в нейронах, связанных с памятью [55]. Согласно данным консорциумов ENCODE и FANTOM, активность МГЭ зависит от типа клеток и влияет на экспрессию соседних генов. Наибольшее значение МГЭ имеют в регуляции работы головного мозга, в котором, по сравнению с другими тканями, обнаруживается наибольшее количество соматических ретротранспозиций. При этом МГЭ обеспечивают разнообразные адаптивные функции ЦНС. Они реагируют на воздействия стероидов, эпигенетических и средовых факторов, изменяя работу нейромедиаторных систем для приспособления к меняющимся средовым условиям [56]. Инсерции РЭ играют регуляторную роль не только для НСК, но и в позднюю фазу дифференцировки нейронов [2]. В результате этого формируется специфический характер экспрессии генов в нейронах, расположенных в определенных областях головного мозга [57].

Помимо LINE1 причиной функционального разнообразия нейронов головного мозга могут быть и другие РЭ, особенно неавтономные, нуждающиеся в ферментах LINE1 для своей экспрессии. Проведенные RT-qPCR и RNA-seq ядер отдельных нейронов показали экспрессию РЭ с их собственного промотора. Было выявлено, что SINE в гиппокампе мыши характеризуются профилями экспрессии, специфичными для типа клеток. Более того, в ответ на кратковременное воздействие на животных нового стимула SINE активировались в зубчатых гранулярных нейронах с течением времени, сходным с таковым для белок-кодирующих генов [58]. Полученные данные указывают на роль не только LINE1, но также SINE и, вероятно, других РЭ в формировании памяти, что свидетельствует о сложности процесса консолидации ДП, который представляет собой своеобразную тканеспецифическую кодировку, сформированную в ходе эволюции животных. О роли ERV в консолидации ДП свидетельствуют экспериментальные исследования на мышах, лишенных митохондриального противовирусного сигнального белка MAVS для стимулятора генов интерферона STING. У этих животных определено повышение экспрессии ERV, сопровождающееся значительным нарушением памяти, связанной с гиппокампом [45]. На клетках глиомы человека U251 было показано, что повышенная экспрессия гена env ретроэлемента HERV-w активирует BDNF (brain-derived neurotrophic factor) [59], который играет важную регуляторную роль в синаптической передаче и LTP в гиппокампе и других областях головного мозга для формирования различных форм памяти. Его эффекты опосредованы рецепторами тропомиозин-родственной киназы-В (TrkB), которые связаны с активацией путей фосфолипазы C-γ, фосфатидилинозитол-3-киназы и Ras/ERK. Белок BDNF регулирует транспорт мРНК вдоль дендритов и их активную трансляцию в синапсах, модулируя фазы инициации и элонгации белкового синтеза и воздействуя на специфические микроРНК [60].

При исследовании головного мозга дрозофилы [61] и отдельных клеток гиппокампа человека [31] было показано, что патологическая активация РЭ при старении является причиной нейродегенерации. Выявленные изменения отражают общие эпигенетические закономерности, лежащие в основе старения, когда, начиная с деления зиготы и до созревания организма, эволюционно запрограммированная последовательная активация специфических РЭ является основой для дифференцировки делящихся клеток [30]. Эволюционный отбор направлен на сохранение вида, что подразумевает эпигенетическую регуляцию до половозрелости, после чего отбор ослабевает, и активация РЭ становится в большей степени хаотичной, вызывающей патологические изменения, приводящие к старению и возраст-ассоциированной патологии, такой как злокачественные новообразования [62].

Роль произошедших от ретроэлементов генов в формировании памяти

Важную роль в ДП играет белок Arc (Activity-regulated cytoskeleton-associated protein), регулирующий СП в контроле сигнальных сетей при обучении, поведении и консолидации памяти. Транскрипция гена Arc активируется короткими поведенческими реакциями, в результате чего его мРНК транспортируется в область синапса дендрита, где из нее синтезируется белок на рибосомах [21, 22]. В 2006 г. компьютерный анализ показал, что ген Arc у человека произошел от РЭ Ty3/gypsy [63]. Структура белка Arc сходна с GAG (group-specific antigen) ретровирусов. Филогенетический анализ подтвердил, что ген Arc произошел от РЭ Ty3/Gypsy. Более того, Arc может формировать капсид-подобную структуру. Она инкапсулирует ретровирусные частицы мРНК гена Arc, которые загружаются во внеклеточные везикулы и транспортируются к нейронам и мышечным клеткам, передавая генетическую информацию и регуляторные сигналы по нейронным сетям. Так реализуется нейротрансмиссия генетической информации в форме мРНК [21, 22].

В экспериментах на дрозофиле было показано, что без переноса мРНК через личиночные нервно-мышечные соединения с мотонейрона на концевую пластинку мышцы происходит ослабевание синапсов [21]. Филогенетический анализ продемонстрировал возникновение гена Arc у дрозофилы также от РЭ [22]. У высших позвоночных N-область GAG-домена белка Arc приобрела гидрофобный связывающий карман, необходимый для канонической функции Arc по ослаблению возбуждающих синапсов. В экспериментах на мышах, с помощью иммунной изоляции Arc из головного мозга и масс-спектрометрии, было показано, что Arc GAG приобрел сайты фосфорилирования, которые резко меняют его синаптическую функцию и необходимы для LTP. Мутантный Arc, не способный фосфорилироваться, усиливает зависимую от метаботропных рецепторов депрессию в гиппокампе [64].

МГЭ в эволюции оказались источниками различных белок-кодирующих генов, некоторые из которых, помимо Arc, также могут принимать участие в формировании памяти [29]. Поскольку происхождение от МГЭ подразумевает наличие комплементарных нуклеотидных последовательностей, можно предположить, что регуляция этих белков находится под контролем эпигенетических сетей, в которые вовлечены МГЭ. Это связано с происхождением от МГЭ различных генов микроРНК (рис. 1) [27]. В геноме человека содержится более 30 белок-кодирующих генов, возникших в эволюции от HERV. К ним относится ген SIRH11/ZCCHC16, кодирующий ССНС тип белка цинковых пальцев, который проявляет высокую идентичность белку Gag ретроэлементов ERV. Данный ген играет роль в формировании ДП, поскольку делеция SIRH11/ZCCHC16 в экспериментах на мышах вызывает аномальное поведение, связанное с когнитивными способностями, включая рабочую память [65]. Участие белка Sirh11/Zcchc16 в формировании ДП в головном мозге обусловлено воздействием на норадренергическую систему. Филогенетический анализ показал, что ген SIRH11/ZCCHC16 выскоконсервативен у трех из четырех групп плацентарных (Euarchontoglires, Laurasiatheria и Afrotheria), но сильно мутировал у ленивцев и броненосцев надотряда млекопитающих Xenarthra. Это свидетельствует о роли гена в эволюции головного мозга различных животных [66]. От GAG эндогенных ретровирусов произошел ген PEG10, белковый продукт которого взаимодействует с ATXN2 и ATXN10 в стрессовых гранулах и внеклеточных везикулах. Предполагается роль PEG10 в развитии головного мозга, поскольку его сверхэкспрессия изменяет миграцию нейронов [67].

 

Рис. 1. Схема роли МГЭ в эпигенетическом контроле произошедших от них генов. БКГ – белок-кодирующий ген; МГЭ – мобильный генетический элемент.

 

От GAG ретроэлементов Gypsy-like в эволюции произошел ген фактора транскрипции основного белка миелина MyEF-3 [68, 69], который экспрессируется в головном мозге, регулируя его развитие [70]. Гены фосфопротеинов ma-1/map-1, ma-3, экспрессия которых специфична для головного мозга, произошли от GAG ретроэлементов Ty3/Gypsy [68, 69]. Источником гена RTL1 (Retrotransposons Gag like 1)/PEG11 (Paternally expressed gene 11) в эволюции был ген Gag эндогенных ретровирусов. RTL1/PEG11 характеризуется импринтингом материнского аллеля с экспрессией в плаценте и при эмбриональном развитии. В постнатальном периоде ген экспрессируется в стволе головного мозга, голубом пятне, таламусе и гипоталамусе. У мышей с нокаутом отцовского аллеля (Rtl1m+/p–) определено снижение возбудимости нейронов голубого пятна, а также тревожное и депрессивное поведение, нарушение обучения, социального доминирования и памяти [71]. От обратной транскриптазы ERV произошел белок Prp8, являющийся компонентом сплайсосомы эукариот [72]. В экспериментах на дрозофиле была показана ключевая роль Pp8 в контроле экспрессии нейропептида FMRFa в нейронах [73]. Возникший от обратной транскриптазы ретроэлементов TERT [74] регулирует формирование пространственной памяти посредством модуляции развития нейронов в гиппокампе [75]. Поскольку у произошедших от РЭ белок-кодирующих генов имеются последовательности, комплементарные РЭ, вероятна роль РЭ в регуляции экспрессии этих генов при участии микроРНК и длинных нкРНК. Это обусловлено происхождением длинных нкРНК [26] и микроРНК [27] от МГЭ как в эволюции, так и непосредственно из транскриптов МГЭ [25, 76].

Взаимосвязь транспозонов с микрорнк в формировании памяти в норме

Около 70% всех микроРНК экспрессируются в головном мозге, при этом для каждой области характерен специфический паттерн активации микроРНК [77]. В нейронах гиппокампа индукция Dicer фактором BDNF приводит к усиленному синтезу miR-7a, -7b, -7f, -9, -107, -124a, -125b, -132, -134, -143, -375 [60]. Подобно генам, молекулы которых участвуют в регуляции памяти, микроРНК также можно подразделить на стимуляторы и супрессоры консолидации ДП. Согласно проведенному систематическому обзору научной литературы, к супрессорам ДП относятся miR-124, miR-134, miR-206; к стимуляторам – miR-9-3p, miR-92, miR-195, кластер miR-183/96/182 [78]. НкРНК обильно и специфически экспрессируются в головном мозге млекопитающих. Анализ секвенирования РНК с индукцией LTP в зубчатой извилине живых крыс через 30 мин, 2 ч и 5 ч после высокочастотной стимуляции перфорантного пути показал положительную и выраженную корреляцию динамической экспрессии длинных нкРНК с белок-кодирующими генами и ретроэлементами LINE1 и SINE [4].

Анализ базы данных о происхождении микроРНК от транспозонов MDTE DB [27] позволил нам определить 17 таких нкРНК (табл. 1), участвующих в механизмах формирования памяти. Так, возникшая от LINE2 [27] miR-1264 регулирует СП нейронов гиппокампа [79], miR-151 (произошедшей от LINE2 [27]) участвует в формировании контекстуальной памяти о страхе в гиппокампе. Люциферазный репортерный анализ продемонстрировал, что miR-151 нацелена на белок APH1a, ключевой фактор активности γ-секретазы [80]. Биоинформационный анализ показал, что miR-151 регулирует синаптическую реорганизацию и транскрипцию в зубчатой извилине гиппокампа головного мозга, участвуя в LTP [81]. Повышенная экспрессия miR-192, произошедшая от LINE2 [27], восстанавливает когнитивные нарушения и нервную функцию у мышей посредством Fbln2-опосредованного сигнального пути TGF-β1 [82].

 

Таблица 1. Произошедшие от МГЭ микроРНК, участвующие в формировании памяти в норме

МикроРНК

Транспозон-источник

Роль микроРНК в консолидации памяти [ссылка]

1

miR-1264

LINE2

регулирует СП нейронов гиппокампа [79]

2

miR-151

LINE2

регулируют контекстуальную память о страхе [80] и СП в зубчатой извилине гиппокампа [81]

3

miR-192

LINE2

способствует когнитивным функциям за счет воздействия на Fbln2-опросредованный сигнальный путь TGF-β1 [82]

4

miR-211

LINE2

регулирует миграцию и дифференцировку нейронов [83]

5

miR-224

MER135

регулирует формирование котекстуальной памяти [85]

6

miR-31

LINE2

способствует LTP, улучшает когнитивные процессы [86]

7

miR-325

LINE2

ингибирует сигналы Nupr1 и C/EBPβ/IGFBP5 [88]

8

miR-326

hAT-Tip100

снижает экспрессию эндогенного белка Arc в ответ на обработку BDNF [89], регулирует гены, участвующие в СП [90], подавляет апоптоз нейронов [91]

9

miR-335

MIR

модулирует пространственную память и СП [92]

10

miR-384

Dong-R4

поддерживает зависимую от синтеза белка LTP [93]

11

miR-421

LINE2

способствует музыкальной памяти [94]

12

miR-4504

LINE1

модулирует метаболизм амилоида [95]

13

miR-4508

SINE

в экзосомах НСК участвует в формировании памяти [96]

14

miR-466

LINE1

в экзосомах участвуют в связях нейронов с астроглией [97]

15

miR-495

MaLR

участвует в формировании памяти в зубчатой извилине [99]

16

miR-584

hAT-Blackjack

регулирует BDNF, p-TrkB в формировании памяти [100]

18

miR-6842

SINE/MIR

участвует в когнитивных функциях головного мозга за счет регуляции экспрессии SLC6A1, CHRNA7 [102]

 

Анализ микрочипов показал, что miR-211 (произошла от LINE2 [27]) участвует в регуляции миграции и дифференцировки нейронов [83], что необходимо для формирования ДП. В экспериментах на мышах подтверждена роль miR-211 в формировании нейронов [84]. От ДНК-транспозона MER-135 произошла miR-224 [27], мишенью которой является 3ʹUTR мРНК гена NPAS4. Данная микроРНК экспрессируется из интрона гена GABRE (GABAA рецептор эпсилон) в гипоталамусе и среднем мозге. NPAS4 – это фактор транскрипции, экспрессирующийся специфически в головном мозге и регулирующий гены тормозных синапсов для контроля гомеостатического баланса возбуждения и торможения в нейронах. Данный белок необходим для нормального социального взаимодействия и формирования контекстуальной памяти у мышей [85].

В экспериментах на мышах экспрессия произошедшей от LINE2 miR-31 [27] коррелировала с LTP [86]. Уровень данной микроРНК значительно снижен в гиппокампе и префронтальной коре у старых крыс по сравнению с контрольными молодыми [87]. У крыс miR-325, произошедшая от LINE2 [27], предотвращала индуцированное севофлураном ухудшение обучения и памяти путем ингибирования передачи сигналов Nupr1 и C/EBPβ/IGFBP5 [88]. В первичных культурах нейронов гиппокампа крысы эктопическая экспрессия miR-326 (произошедшая от ДНК-транспозона hAT-Tip100 [27]) снижала экспрессию эндогенного белка Arc в ответ на обработку BDNF [89]. В гиппокампе крыс была показана роль miR-326 в регуляции генов, важных для СП и развития НСК, определено повышение ее уровня к 14-му дню постнатального развития [90]. На мышах было выявлено снижение фосфорилирования тау-белка и апоптоза нейронов под влиянием miR-326 путем ингибирования сигнального пути JNK за счет нацеливания на VAV1 [91]; miRNA-335, возникшая от SINE-MIR [27], модулировала пространственную память и СП гиппокампа [92].

От LINE/Dong-R4 произошла miR-384 [27], необходимая для зависимого от синтеза белка поддержания LTP [93]. Изучение влияния музыки на организм человека показало повышенный уровень miR-421, произошедшей от LINE2 [27], в группе людей с высокими музыкальными способностями [94]. Оценка функционального влияния генов и микроРНК на метаболизм APP (Amyloid Precursor Protein) показала, что белок FERMT2 (Kindlin-2) напрямую взаимодействует с APP, модулируя его метаболизм. Экспрессию FERMT2 подавляет miR-4504 [95] (возникла от LINE1 [27]). В экзосомах НСК выявлены повышенные концентрации miR-4508 [96], произошедшей от SINE/MIR [27], и miR-466 (произошедшая от LINE1 [27]), которые участвуют в связях нейронов с астроглией [97]. Это свидетельствует о возможной роли данных микроРНК в формировании ДП, поскольку продукты таких экзосом участвуют в восстановлении памяти [98].

Повышенные уровни miR-495, произошедшей от ERVL [27], в экспериментах на крысах определены в зубчатой извилине при внутричерепной стимуляции, облегчающей у них обучение и память [99]. МикроРНК miR-584 участвует в регуляции памяти за счет ингибирования экспрессии BDNF, p-TrkB/TrkB и стимуляции Каспазы-3 [100]. MiR-584 произошла от ДНК-транспозона hAT-Blackjack [27]. В экзосомах плазмы крови пожилых людей снижается уровень miR-6842 (произошла от SINE/MIR [27]), которая подавляет экспрессию SLC6A1 и CHRNA7, что может служить одним из факторов изменения памяти при старении [101].

Ассоциация произошедших от транспозонов микрорнк при болезнях с нарушением памяти

Перспективы исследований роли МГЭ в формировании памяти связаны с возможностью лечения заболеваний центральной нервной системы с нарушением памяти, таких как БА [102, 103], депрессия [82], рассеянный склероз [104], болезнь Паркинсона [105]. В связи с этим был проведен анализ литературных данных о роли произошедших от транспозонов микроРНК [27] в развитии данных болезней (табл. 2). В результате выявлено, что для БА характерны повышенные уровни 16 возникших от транспозонов микроРНК: miR-1202 (произошла от LINE1) [106], miR-1246 (от ERVL) [107], miR-151 (от LINE2) [108], miR-211 (от LINE2) [109], miR-28 (от LINE2) [110, 111], miR-320c (от LINE2) [112], miR-326 (от ДНК-транспозона hAT-Tip100) [113], miR-335 (от SINE/MIR) [114], miR-3646 (от SINE/MiR) [115], miR-378a (от SINE/MIR) [116], miR-384 (от LINE/Dong-R4) [117], miR-4504 (от LINE1) [95], miR-545 (от LINE2) [118], miR-566 (от SINE/Alu) [119], miR-603 (от ДНК-транспозона TcMar-Mariner) [120], miR-659 (от LINE2) [102].

У пациентов с БА определено снижение экспрессии 20 произошедших от МГЭ микроРНК: miR-1271 (источник – LINE2) [121], miR-192 (LINE2) [122], miR-31 (LINE2) [123, 124], miR-3199 (LINE2) [125], miR-3200 (ERV-L) [108], miR-325 (LINE2) [126], miR-340 (DNA-TE/TcMar-Mariner) [127], miR-342 (SINE/tRNA-RTE) [128], miR-4286 (LTR/ERVL) [106], miR-4422 (LTR/Gypsy) [129], miR-4487 (LINE1) [130], miR-4772 (LINE1) [102], miR-502 (LINE2) [108], miR-511 (LINE1) [131], miR-576 (LINE1) [132, 133], miR-6087 (LINE1) [134], miR-619 (LINE1) [135], miR-664 (LINE1) [136], miR-708 (LINE2) [137, 138], miR-885 (SINE/MIR) [139].

При болезни Паркинсона происходит повышение экспрессии miR-585 (произошла от ERV-L) [140], miR-4317 (от SINE/MIR) [141] и miR-6088 (SINE/Alu) [142], снижение – miR-769 (от LINE/CR1) и miR-4293 (от SINE/tRNA) [141]. При депрессии определено снижение уровней miR-192 (источник – LINE2) [82], miR-625 (LINE1) [143]. У пациентов с рассеянным склерозом выявлено снижение экспрессии происходящих от ТЕ miR-3200 [144], miR-652 [145], повышение – miR-942 [145].

Заключение

Рассмотрение роли МГЭ в формировании ДП может объединить гипотезу ядерного кодирования информации на уровне модификации хроматина (за счет воздействия на эпигенетические факторы) и на уровне ДНК (за счет инсерций МГЭ в геном) с гипотезой СП, поскольку продукты транскрипции эндогенных ретровирусов являются переносчиками информации через синапсы при формировании памяти. Описаны работы, подтверждающие участие МГЭ и происходящих от них белок-кодирующих генов и микроРНК в формировании памяти в гиппокампе. Предполагается, что это связано со значением МГЭ в регуляции экспрессии генов при дифференцировке и функционировании нейронов. Значение МГЭ и произошедших от них микроРНК в развитии нейродегенеративных процессов свидетельствует о возможностях таргетного воздействия на патологическую активацию транспозонов в лечении данных патологий.

 

Таблица 2. Изменение экспрессии произошедших от транспозонов микроРНК при нейродегенеративных болезнях с нарушением памяти

МикроРНК

Транспозон-источник

Изменение экспрессии микроРНК: болезнь [ссылка]

1

miR-1202

LINE1

повышение: БА [106]

2

miR-1246

ERVL

повышение: БА [107]

3

miR-1271

LINE2

снижение: БА [121]

4

miR-151

LINE2

повышение: БА [108]

5

miR-192

LINE2

снижение: БДР [82], БА [122]

6

miR-211

LINE2

повышение: БА [103]

7

miR-28

LINE 2

повышение: БА [110, 111]

8

miR-31

LINE2

снижение: БА [123, 124]

9

miR-3199

LINE2

снижение: БА [125]

10

miR-320c

LINE2

повышение: БА [112]

11

miR-3200

ERV-L

снижение: БА [125], РС [144]

12

miR-325

LINE2

снижение: БА [126]

13

miR-326

hAT-Tip100

повышение: БА [113]

14

miR-335

SINE/MIR

повышение: БА [114]

15

miR-340

TcMar-Mariner

снижение: БА [127]

16

miR-342

SINE

снижение: БА [128]

17

miR-3646

SINE/MIR

повышение: БА [115]

18

miR-378а

SINE/MIR

повышение: БА [116]

19

miR-384

LINE/Dong-R4

повышение: БА [117]

20

miR-4286

LTR/ERVL

снижение: БА [106]

21

miR-4293

SINE/tRNA

снижение: БП [141]

22

miR-4317

SINE/MIR

повышение: БП [141]

23

miR-4422

LTR/Gypsy

снижение: БА [129]

24

miR-4487

LINE1

снижение: БА [130]

25

miR-4504

LINE1

повышение: БА [95]

26

miR-4772

LINE1

снижение: БА [102]

27

miR-502

LINE2

снижение: БА [108]

28

miR-511

LINE1

снижение: БА [131]

29

miR-545

LINE2

снижение: БА [118]

30

miR-566

SINE/Alu

повышение: БА [119]

31

miR-576

LINE1

снижение: БА [132, 133]

32

miR-585

ERV-L/MaLR

повышение: БП [140]

33

miR-603

TcMar-Mariner

повышение: БА [120]

34

miR-6087

LINE1

снижение: БА [134]

35

miR-6088

SINE/Alu

повышение: БП [142]

36

miR-619

LINE1

снижение: БА [135]

37

miR-625

LINE1

снижение: БДР [143]

38

miR-652

hAT-Tip100

снижение: РС [145]

39

miR-659

LINE2

повышение: БА [102]

40

miR-664

LINE1

снижение: БА [136]

41

miR-708

LINE2

снижение: БА [137, 138]

42

miR-769

LINE/CR1

снижение: БП [141]

43

miR-885

SINE/MIR

снижение: БА [139]

44

miR-942

LINE2

повышение: РС [145]

Примечание. БА – болезнь Альцгеймера; БДР – большое депрессивное расстройство; БП – болезнь Паркинсона; РС – рассеянный склероз.

 

Работа выполнена без спонсорской поддержки.

Настоящая статья не содержит каких-либо исследований с использованием в качестве объекта животных.

Настоящая статья не содержит каких-либо исследований с участием в качестве объекта людей.

Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов.

×

About the authors

R. N. Mustafin

Bashkir State Medical University

Author for correspondence.
Email: ruji79@mail.ru
Russian Federation, Ufa, 450008

E. K. Khusnutdinova

Institute of Biochemistry and Genetics, Ufa Federal Research Centre, Russian Academy of Sciences

Email: ruji79@mail.ru
Russian Federation, Ufa, 450054

References

  1. Ryan T.J., Roy D.S., Pignatelli M. et al. Engram cells retain memory under retrograde amnesia // Science. 2015. V. 348. P. 1007-1013. https://doi.org/10.1126/science.aaa5542
  2. Takeuchi T., Duszkiewicz A.J., Morris R.G. The synaptic plasticity and memory hypothesis: encoding, storage and persistence // Philos. Trans. R. Soc. Lond. B Biol. Sci. 2013. V. 369 (1633). https://doi.org/10.1098/rstb.2013.0288
  3. Fila M., Diaz L., Szczepanska J. et al. mRNA Trafficking in the nervous system: A key mechanism of the involvement of activity-regulated cytoskeleton-associated protein (Arc) in synaptic plasticity // Neural Plast. 2021. V. 2021. https://doi.org/10.1155/2021/3468795
  4. Maag J.L.V., Panja D., Sporild I. et al. Dynamic expression of long noncoding RNAs and repeat elements in synaptic plasticity // Front. Neurosci. 2015. V. 9. P. 351. https://doi.org/10.3389/fnins.2015.00351
  5. Hegde A.N., Smith S.G. Recent developments in transcriptional and translational regulation underlying long-term synaptic plasticity and memory // Learn. Mem. 2019. V. 26. P. 307-317. https://doi.org/10.1101/lm.048769.118
  6. Buurstede J.C., van Weert L.T.C.M., Coucci P. et al. Hippocalmpal glucocorticoid target genes associated with enhancement of memory consolidation // Eur. J. Neurosci. 2022. V. 55. P. 2666–2683. https://doi.org/doi: 10.1111/ejn.15226
  7. Tan Y., Yu D., Busto G.U. et al. Wnt signaling is required for long-term memory formation // Cell Rep. 2013. V. 4. № 6. P. 1082–1089. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2013.08.007
  8. Lukel C., Schumann D., Kalisch R. et al. Dopamine related genes differentially affect declarative long-term memory in healthy humans // Front. Behav. Neurosci. 2020. V. 14. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2020.539725
  9. Kaltschmidt B., Kaltschmidt C. NF-KappaB in long-term memory and structual plasticity in the adult mammalian brain // Front. Mol. Neurosci. 2015. V. 8. https://doi.org/10.3389/fnmol.2015.00069
  10. Noyes N.C., Phan A., Davis R.L. Memory suppressor genes: modulating acquisition, consolidation, and forgetting // Neuron. 2021. V. 109. P. 3211–3227. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2021.08.001
  11. Leach P.T., Poplawski S.G., Kenney J.W. et al. Gadd45b knockout mice exhibit selective deficits in hippocampus-dependent long-term memory // Learn. Mem. 2012. V. 19. P. 319–324. https://doi.org/10.1101/lm.024984.111
  12. Gontier G., Iyer M., Shea J.M. et al. Tet2 rescues age-related regenerative decline and enhances cognitive function in the adult mouse brain // Cell. Rep. 2018. V. 22. P. 1974–1981. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2018.02.001
  13. Chalertpet K., Pin-On P., Aporntewan C. et al. Argonaute 4 as an effector protein in RNA-directed DNA methylation in human cells // Front. Genet. 2019. V.https://doi.org/10.3389/fgene.2019.00645
  14. Shomrat T., Levin M. An automated training paradigm reveals long-term memory in planarians and its persistence through head regeneration // J. Exp. Biol. 2013. V. 216. P. 3799–3810.
  15. Chen S., CaiD., Pearce K. et al. Reinstatement of long-term memory following erasure of its behavioral and synaptic expression in Aplysia // eLife. 2014. V. 3. https://doi.org/10.7554/eLife.03896
  16. Levine R.B. Changes in neuronal circuits during insect metamorphosis // J. Exp. Biol. 1984. V. 112. P. 27–44. https://doi.org/10.1242/jeb.112.1.27
  17. Halder R., Hennion H., Vidal R.O. et al. DNA methylation changes in plasticity genes accompany the formation and maintenance of memory // Nat. Neurosci. 2016. V. 19. P. 102–110. https://doi.org/10.1038/nn.4194
  18. Miller C.A., Gavin C.F., White J.A. et al. Cortical DNA methylation maintains remote memory // Nat. Neurosci. 2010. V. 13. P. 664–666.
  19. Jarome T.J., Lubin F.D. Epigenetic mechanisms of memory formation and reconsolidation // Neurobiol. Lerarn. Mem. 2014. V. 115. P. 116–127. https://doi.org/10.1016/j.nlm.2014.08.002.
  20. Mustafin R.N., Khusnutdinova E.K. The role of transposons in epigenetic regulation of ontogenesis // Russ. J. Developmental Biology. 2018. V. 49.
  21. Ashley J., Cody B., Lucia D. et al. Retrovirus-like Gag protein Arc1 binds RNA and traffics across synaptic boutons // Cell. 2018. V. 172. P. 262–274.
  22. Pastuzyn E.D., Day C.E., Kearns R.B. et al. The neuronal gene Arc encodes a repurposed retrotransposon Gag protein that mediates intercellular RNA transfer // Cell. 2018. V. 172. P. 275–288.
  23. Akhlaghpour H. An RNA-based theory of natural universal computation // J. Theor. Biol. 2022. V. 537. https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2021.110984
  24. Kour S., Rath P.C. Long noncoding RNAs in aging and age-related diseases // Ageing Res. Rev. 2016. V. 26. P. 1–21. https://doi.org/10.1016/j.arr.2015.12.001
  25. Lu X., Sachs F., Ramsay L. et al. The retrovirus HERVH is a long noncoding RNA required for human embryonic stem cell identity // Nat. Struct. Mol. Biol. 2014. V. 21. P. 423–425. https://doi.org/10.1038/nsmb.2799
  26. Johnson R., Guigo R. The RIDL hypothesis: Transposable elements as functional domains of long noncoding RNAs // RNA. 2014. V. 20. P. 959–976.
  27. Wei G., Qin S., Li W. et al. MDTE DB: A database for microRNAs derived from Transposable element // IEEE/ACM Trans. Comput. Biol. Bioinform. 2016. V. 13. P. 1155–1160.
  28. De Koning A.P., Gu W., Castoe T.A. et al. Repetitive elements may comprise over two-thirds of the human genome // PLoS Genetics. 2011. V. 7. e1002384.
  29. Feschotte C. Transposable elements and the evolution of regulatory networks // Nat. Rev. Genet. 2008. V. 9. P. 397–405. https://doi.org/10.1038/nrg2337
  30. Mustafin R.N. The Relationship between transposons and transcription factors in the evolution of eukaryotes // J. Evol. Biochem. Physiol. 2019. V. 55. P. 14–22.
  31. Zhang H., Li J., Ren J. et al. Single-nucleus transcriptomic landscape of primate hippocampal aging // Protein Cell. 2021. V. 12. P. 695–716. https://doi.org/10.1007/s13238-021-00852-9
  32. Muotri A.R., Marchetto M.C., Coufal N.G. et al. L1 retrotransposition in neurons is modulated by MeCP2 // Nature. 2010. V. 468. P. 443–446.
  33. Coufal N.G., Garcia-Perez J.L., Peng G.E. et al. L1 retrotransposition in human neural progenitor cells // Nature. 2009. V. 460. P. 1127–1131.
  34. Baillie J.K., Barnett M.W., Upton K.R. et al. Somatic retrotransposition alters the genetic landscape of the human brain // Nature. 2011. V. 479. P. 534–537. https://doi.org/10.1038/nature10531
  35. Kurnosov A.A., Ustyugova S.V., Nazarov V.I. et al. The evidence for increased L1 activity in the site of human adult brain neurogenesis // PLoS One. 2015. V. 10. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0117854
  36. Upton K., Gerhardt D.J., Jesuadian J.S. et al. Ubiquitous L1 mosaicism in hippocampal neurons // Cell. 2015. V. 161. P. 228–239.
  37. Mustafin R.N., Khusnutdinova E.K. The role of transposable elements in the ecological morphogenesis under influence of stress // Vavilov J. Genetics and Breeding. 2019. V. 23. P. 380–389.
  38. Ponomarev I., Rau V., Eger E.I.et al. Amygdala transcriptome and cellular mechanisms underlying stress-enhanced fear learning in a rat model of posttraumatic stress disorder // Neuropsychopharmacology. 2010. V. 35. P. 1402–1411.
  39. Hunter R.G., Murakami G., Dewell S. et al. Acute stress and hippocampal histone H3 lysine 9 trimethylation, a retrotransposon silencing response // Proc. Natl Acad. Sci. USA. 2012. V. 109. P. 17657–17662.
  40. Muotri A.R., Zhao C., Marchetto M.C., Gage F.H. Environmental influence on L1 retrotransposons in the adult hippocampus // Hippocampus. 2009. V. 19. P. 1002–1007. https://doi.org/10.1002/hipo.20564
  41. Maze I., Feng J., Wilkinson M.B. et al. Cocaine dynamically regulates heterochromatin and repetitive element unsilencing in nucleus accumbens // Proc. Natl Acad. Sci. USA. 2011. V. 108. P. 3035–3040. https://doi.org/10.1073/pnas.1015483108
  42. Moszczynska A., Flack A., Qiu P. et al. Neurotoxic methamphetamine doses increase LINE-1 expression in the neurogenic zones of the adult rat brain // Sci. Rep. 2015. V. 5. P. 14356. https://doi.org/10.1038/srep14356
  43. Ponomarev I., Wang S., Zhang L. et al. Gene coexpression 312 networks in human brain identify epigenetic modifications in alcohol dependence // J. Neurosci. 2012. V. 32. P. 1884–1897.
  44. Kaeser G., Chun J. Brain cell somatic gene recombination and its phylogenetic foundations // J. Biol. Chem. 2020. V. 295. P. 12786–12795. https://doi.org/10.1074/jbc.REV120.009192
  45. Sankowski R., Strohl J., Huerta T.S. et al. Endogenous retroviruses are associated with hippocampus-based memory impairment // Proc. Natl Acad. Sci. USA. 2019. V. 116. P. 25982–25990.
  46. Suberbielle E., Sanchez P.E., Kravitz A.V. et al. Physiologic brain activity causes DNA double-strand breaks in neurons, with exacerbation by amyloid-β // Nat. Neurosci. 2013. V. 16. P. 613–621. https://doi.org/10.1038/nn.3356
  47. Yenerall P., Zhou L. Identifying the mechanisms of intron gain: progress and trends // Biol. Direct. 2012. V. 7. P. 29.
  48. Bachiller S., del-Pozo-Martín Y., Carrion A.M. L1 retrotransposition alters the hippocampal genomic landscape enabling memory formation // Brain Behav. Immun. 2017. V. 64. P. 65–70.
  49. Zhang W.J., Huang Y.Q., Fu A. et al. The retrotransposition of L1 is involved in the reconsolidation of contextual fear memory in mice // CNS Neurol. Disord. Drug Targets. 2021. V. 20. P. 273–284. https://doi.org/10.2174/1871527319666200812225509
  50. Valles-Saiz L., Avila J., Hernandez F. Lamivudine (3TC), a nucleoside reverse transcriptase inhibitor, prevents the neuropathological alterations present in mutant tau transgenic mice // Int. J. Mol. Sci. 2023. V. 24. P. 11144. https://doi.org/10.3390/ijms241311144
  51. Sun W., Samimi H., Gamez M. et al. Pathogenic tau-induced piRNA depletion promotes neuronal death through transposable element dysregulation in neurodegenerative taupathies // Nat. Neurosci. 2018. V. 21. P. 1038–1048.
  52. Ramirez P., Zuniga G., Sun W. et al. Pathogenic tau accelerates aging-associated activation of transposable elements in the mouse central nervous system // Prog. Neurobiol. 2022. V. 208. P. 102181. https://doi.org/10.1016/j.pneurobio.2021.102181
  53. Guo C., Jeong H.H., Hsieh Y.C. et al. Tau activates transposable elements in Alzheimerʹs disease // Cell Rep. 2018. V. 23. P. 2874–2880. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2018.05.004
  54. Grundman J., Spencer B., Sarsoza F., Rissman R.A. Transcriptome analyses reveal tau isoform-driven changes in transposable element and gene expression // PLoS One. 2021. V. 16. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0251611
  55. Perrat P.N., DasGupta S., Wang J. et al. Transposon-driven genomic heterogeneity in the Drosophila brain // Science. 2013. V. 340. P. 91–95.
  56. Lapp H.E., Hunter R.G. The dynamic genome: transposons and environmental adaptation in the nervous system // Epigenomics. 2016. V. 8. 237–249.
  57. Singer T., McConnell M.J., Marchetto M.C.N. et al. LINE-1 retrotransposons: Mediators of somatic variation in neuronal genomes // Trends Neurosci. 2010. V. 33. P. 345–354. https://doi.org/10.1016/j.tins.2010.04.001
  58. Linker S.B., Randolph-Moore L., Kottilil K. et al. Identification of bona fide B2 SINE retrotransposon transcription through single-nucleus RNA-seq of the mouse hippocampus // Genome Res. 2020. V. 30. P. 1643–1654. https://doi.org/10.1101/gr.262196.120
  59. Huang W., Li S., Hu Y.M. et al. Implication of the env gene of the human endogenous retrovirus W family in the expression of BDNF and DRD3 and development of recent-onset schizophrenia // Schizophr. Bull. 2011. V. 37. 988–1000.
  60. Leal G., Comprido D., Duarte C.B. BDNF-induced local protein synthesis and synaptic plasticity // Neuropharmacology. 2014. V. 76Pt. P. 639–656.
  61. Li W., Prazak L., Chatterjee N. et al. Activation of transposable elements during aging and neuronal decline in Drosophila // Nat. Neurosci. 2013. V. 16. P. 529–531. https://doi.org/10.1038/nn.3368
  62. Mustafin R.N., Khusnutdinova E. Perspecitve for studing the relationship of miRNAs with transposable elements // Curr. Iss. in Mol. Biology. 2023. V. 45. P. 3122–3145.
  63. Campillos M., Doerks T., Shah P.K., Bork P. Computational characterization of multiple Gag-like human proteins // Trends Genet. 2006. V. 22. P. 585–589.
  64. Zhang W., Chuang Y.A., Na Y. et al. Arc oligomerization is regulated by CaMKII phosphorylation of the GAG domain: An essential mechanism for plasticity and memory formation // Mol. Cell. 2019. V. 75. P. 13–25. https://doi.org/10.1016/j.molcel.2019.05.004.
  65. Kaneko-Ishino T., Ishino F. Evolution of brain functions in mammals and LTR retrotransposon-derived genes // Uirusu. 2016. V. 66. P. 11–20. https://doi.org/10.2222/jsv.66.11
  66. Irie M., Yoshikawa M., Ono R. et al. Cognitive function related to the Sirh11/Zcchc16 gene acquired from an LTR retrotransposon in Eutherians // PLoS Genet. 2015. V. 11. https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1005521
  67. Pandya N.J., Wang C., Costa V. et al. Secreted retrovirus-like GAG-domain-containing protein PEG10 is regulated by UBE3A and is involved in Angelman syndrome pathophysiology // Cell. Rep. Med. 2021. V. 2. https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2021.100360
  68. Volff J.N. Turning junk into gold: Domestication of transposable elements and the creation of new genes in eukaryotes // Bioessays. 2006. V. 28. P. 913–922.
  69. Alzohairy A.M., Gyulai G., Jansen R.K., Bahieldin A. Transposable elements domesticated and neofunctionalized by eukaryotic genomes // Plasmid. 2013. V. 69. P. 1–15.
  70. Steplewski A., Krynska B., Tretiakova A. et al. MyEF-3, a developmentally controlled brain-derived nuclear protein which specifically interacts with myelin basic protein proximal regulatory sequences // Biochem. Biophys. Res. Commun. 1998. V. 243. P. 295–301. https://doi.org/10.1006/bbrc.1997.7821
  71. Chou M.Y., Hu M.C., Chen P.Y. et al. RTL1/PEG11 imprinted in human and mouse brain mediates anxiety-like and social behaviors and regulates neuronal excitability in the locus coeruleus // Hum. Mol. Genet. 2022. V. 31. P. 3161–3180. https://doi.org/10.1093/hmg/ddac110
  72. Dlakic M., Mushegian A. Prp8, the pivotal protein of the spliseosomal catalytic center, evolved from a retroelement – encoded reverse transcriptase // RNA. 2011. V. 17. P. 799–808.
  73. Cobeta I.M., Stadler C.B., Li J. et al. Specification of Drosophila neuropeptidergic neurons by the splicing component brr2 // PLoS Genet. 2018. V. 14. https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1007496
  74. Kopera H.C., Moldovan J.B., Morrish T.A. et al. Similarities between long interspersed element-1 (LINE-1) reverse transcriptase and telomerase // Proc. Natl Acad. Sci. USA. 2011. V. 108. P. 20345–20350.
  75. Zhou Q.G., Liu M.Y., Lee H.W. et al. Hippocampal TERT regulates spatial memory formation through modulation of neural development // Stem Cell Reports. 2017. V. 9. P. 543–556. https://doi.org/10.1016/j.stemcr.2017.06.014
  76. Honson D.D., Macfarlan T.S. A lncRNA-like role for LINE1s in development // Dev. Cell. 2018. V. 46. P. 132–134.
  77. Chen W., Qin C. General hallmarks of microRNAs in brain evolution and development // RNA Biol. 2015. V. 12. P. 701–708. https://doi.org/10.1080/15476286.2015.1048954
  78. Grinkevich L.N. The role of microRNAs in learning and long-term memory // Vavilov J. Genetic and Breeding. 2020. V. 24. P. 885–896. https://doi.org/10.18699/VJ20.687
  79. Zhang H., Yu G., Li J. et al. Overexpressing lnc240 rescues learning and memory dysfunction in hepatic encephalopathy through miR-1264-5p/MEF2C axis // Mol. Neurobiol. 2023. V. 60. P. 2277–2294. https://doi.org/10.1007/s12035-023-03205-1
  80. Xu X.F., Wang Y.C., Zong L., Wang X.L. miR-151-5p modulates APH1a expression to participate in contextual fear memory formation // RNA Biol. 2019. V. 16. P. 282-294. https://doi.org/10.1080/15476286.2019.1572435
  81. Ryan B., Logan B.J., Abraham W.C., Williams J.M. MicroRNAs, miR-23a-3p and miR-151-3p, are regulated in dentate gyrus neuropil following induction of long-term potentiation in vivo // PLoS One. 2017. V. 12. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0170407
  82. Tang C.Z., Yang J.T., Liu Q.H. et al. Up-regulated miR-192-5p expression rescues cognitive impairment and restores neural function in mice with depression via the Fbln2-mediated TGF-β1 signaling pathway // FASEB J. 2019. V. 33. P. 606–618. https://doi.org/10.1096/fj.201800210RR
  83. Mainigi M., Rosenzweig J.M., Lei J. et al. Peri-implantation hormonal milieu: Elucidating mechanisms of adverse neurodevelopmental outcomes // Reprod. Sci. 2016. V. 23. P. 785–794. https://doi.org/10.1177/1933719115618280
  84. Li L., Miao M., Chen J. et al. Role of Ten eleven translocation-2 (Tet2) in modulating neuronal morphology and cognition in a mouse model of Alzheimerʹs disease // J. Neurochem. 2021. V. 157. P. 993–1012. https://doi.org/10.1111/jnc.15234
  85. Bersten D.C., Wright J.A., McCarthy P.J., Whitelaw M.L. Regulation of the neuronal transcription factor NPAS4 by REST and microRNAs // Biochim. Biophys. Acta. 2014. V. 1839. P. 13–24.
  86. Parsons M.J., Grimm C., Paya-Cano J.L. et al. Genetic variation in hippocampal microRNA expression differences in C57BL/6 J X DBA/2 J (BXD) recombinant inbred mouse strains // BMC Genomics. 2012. V. 13. https://doi.org/10.1186/1471-2164-13-476
  87. Shan L., Ma D., Zhang C. et al. miRNAs may regulate GABAergic transmission associated genes in aged rats with anesthetics-induced recognition and working memory dysfunction // Brain Res. 2017. V. 1670. P. 191–200. https://doi.org/10.1016/j.brainres.2017.06.027
  88. Xu L., Xu Q., Xu F. et al. MicroRNA-325-3p prevents sevoflurane-induced learning and memory impairment by inhibiting Nupr1 and C/EBPβ/IGFBP5 signaling in rats // Aging (Albany NY). 2020. V. 12. P. 5209–5220. https://doi.org/10.18632/aging.102942.
  89. Wibrand K., Pai B., Siripornmongcolchai T. et al. MicroRNA regulation of the synaptic plasticity-related gene Arc // PLoS One. 2012. V. 7. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0041688
  90. Cohen J.E., Lee P.R., Fields R.D. Systematic identification of 3ʹ-UTR regulatory elements in activity-dependent mRNA stability in hippocampal neurons // Philos. Trans. R. Soc. Lond. B. Biol. Sci. 2014. V. 369. P. 20130509.
  91. He B., Chen W., Zeng J. et al. MicroRNA-326 decreases tau phosphorylation and neuron apoptosis through inhibition of the JNK signaling pathway by targeting VAV1 in Alzheimerʹs disease // J. Cell. Physiol. 2020. V. 235. P. 480–493. https://doi.org/10.1002/jcp.28988
  92. Capitano F., Camon J., Licursi V. et al. MicroRNA-335-5p modulates spatial memory and hippocampal synaptic plasticity // Neurobiol. Learn. Mem. 2017. V. 139. P. 63–68.
  93. Gu Q.H., Yu D., Hu Z. et al. MiR-26a and miR-384-35p are required for LTP maintenance and spine enlargement // Nat. Commun. 2015. V. 6. P. 6789.
  94. Nair P.S., Raijas P., Ahvenainen M. et al. Misic-listening regulates human microRNA expression // Epigenetics. 2021. V. 16. P. 554–566.
  95. Eysert F., Coulon A., Boscher E. et al. Alzheimerʹs genetic risk factor FERMT2 (Kindlin-2) controls axonal growth and synaptic plasticity in an APP-dependent manner // Mol. Psychiatry. 2021. V. 26. P. 5592–5607. https://doi.org/10.1038/s41380-020-00926-w
  96. Stevanato L., Thanabalasundaram L., Vysokov N., Sinden J. D. Investigation of content, stoichiometry and transfer of miRNA from human neural stem cell line derived exosomes // PLoS One. 2016. V. 11. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0146353
  97. Men Y., Yelick J., Jin S. et al. Exosome reporter mice reveal the involvement of exosomes in mediating neuron to astroglia communication in the CNS // Nat. Commun. 2019. V. 10. P. 4136. https://doi.org/10.1038/s41467-019-11534-w
  98. Cui G.H., Guo H.D., Li H. et al. RVG-modified exosomes derived from mesenchymal stem cells rescue memory deficits by regulating inflammatory responses in a mouse model of Alzheimerʹs disease // Immun Ageing. 2019. V. 16. P. 10. https://doi.org/10.1186/s12979-019-0150-2
  99. Puig-Parnau I., Garcia-Brito S., Faghihi N. et al. Intracranial self-stimulation modulates levels of SIRT1 protein and neural plasticity-related microRNAs // Mol. Neurobiol. 2020. V. 57. P. 2551–2562. https://doi.org/10.1007/s12035-020-01901-w
  100. Zhao J., Zhang W., Wang S. et al. Sevoflurane-induced POCD-associated exosomes delivered miR-584-5p regulates the growth of human microglia HMC3 cells through targeting BDNF // Aging (Albany NY). 2022. V. 14. P. 9890–9907. https://doi.org/10.18632/aging.204398.
  101. Sfera A., Cummings M., Osorio C. Dehydration and cognition in geriatrics: А hydromolecular hypothesis // Front. Mol. Biosci. 2016. V. 3. P. 18.
  102. Lugli G., Cohen A.M., Bennett D.A. et al. Plasma exosomal miRNAs in persons with and without Alzheimer disease: Altered expression and prospects for biomarkers // PLoS One. 2015. V. 10. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0139233.
  103. Sierksma A., Lu A., Salta E. et al. Deregulation of neuronal miRNAs induced by amyloid-β or TAU pathology // Mol. Neurodegener. 2018. V. 13. P. 54.
  104. Hulst H.E., Schoonheim M.M., Van Geest Q. et al. Memory impairment in multiple sclerosis: relevance of hippocampal activation and hippocampal connectivity // Mult. Scler. 2015. V. 21. P. 1705–1712. https://doi.org/10.1177/1352458514567727
  105. Bezdicek O., Ballarini T., Buschke H. et al. Memory impairment in Parkinsonʹs disease: The retrieval versus associative deficit hypothesis revisited and reconciled // Neuropsychology. 2019. V. 33. P. 391–405. https://doi.org/10.1037/neu0000503
  106. Henriques A.D., Machado-Silva W., Leite R.E.P. et al. Genome-wide profiling and predicted significance of post-mortem brain microRNA in Alzheimerʹs disease // Mech. Ageing Dev. 2020. V. 191. https://doi.org/10.1016/j.mad.2020.111352
  107. Guo R., Fan G., Zhang J. et al. A 9-microRNA signature in serum serves as a noninvasive biomarker in early diagnosis of Alzheimerʹs disease // J. Alzheimers Dis. 2017. V. 60. P. 1365–1377. https://doi.org/10.3233/JAD-170343
  108. Satoh J., Kino Y., Niida S. MicroRNA-Seq data analysis pipeline to identify blood biomarkers for Alzheimerʹs disease from public data // Biomark. Insight. 2015. V. 10. P. 21–31.
  109. Liu X.H., Ning F.B., Zhao D.P. et al. Role of miR-211 in a PC12 cell model of Alzheimerʹs disease via regulation of neurogenin 2 // Exp. Physiol. 2021. V. 106. P. 1061–1071. https://doi.org/10.1113/EP088953
  110. Hong H., Li Y., Su B. Identification of circulating miR-125b as a potential biomarker of Alzheimerʹs disease in APP/PS1 transgenic mouse // J. Alzheimers Dis. 2017. V. 59. P. 1449–1458.
  111. Zhao X., Wang S., Sun W. Expression of miR-28-3p in patients with Alzheimerʹs disease before and after treatment and its clinical value // Exp. Ther. Med. 2020. V. 20. P. 2218–2226.
  112. Boese A.S., Saba R., Campbell K. et al. MicroRNA abundance is altered in synaptoneurosomes during prion disease // Mol. Cell. Neurosci. 2016. V. 71. P. 13–24.
  113. Cai Y., Sun Z., Jia H. et al. Rpph1 upregulates CDC42 expression and promotes hippocampal neuron dendritic spine formation by competing with miR-330-5p // Front. Mol. Neurosci. 2017. V. 10. https://doi.org/10.3389/fnmol.2017.00027.
  114. Bottero V., Potashkin J.A. Meta-analysis of gene expression changes in the blood of patients with mild cognitive impairment and Alzheimerʹs disease dementia // Int. J. Mol. Sci. 2019. V. 20. https://doi.org/10.3390/ijms20215403
  115. Lu L., Dai W., Zhu X., Ma T. Analysis of serum miRNAs in Alzheimerʹs disease // Am. J. Alzheimers Dis. Other Demen. 2021. V. 36. https://doi.org/10.1177/15333175211021712.
  116. Dong Z., Gu H., Guo Q. et al. Profiling of serum exosome miRNA reveals the potential of a miRNA panel as diagnostic biomarker for Alzheimerʹs disease // Mol. Neurobiol. 2021. V. 58. P. 3084–3094.
  117. Samadian M., Gholipour M., Hajiesmaeili M. et al. The eminent role of microRNAs in the pathogenesis of Alzheimerʹs disease // Front. Aging Neurosci. 2021. V. 13. https://doi.org/10.3389/fnagi.2021.641080
  118. Cosin-Tomas M., Antonell A., Llado A. et al. Plasma miR-34a-5p and miR-545-3p as early biomarkers of Alzheimerʹs disease: potential and limitations // Mol. Neurobiol. 2017. V. 54. P. 5550–5562. https://doi.org/10.1007/s12035-016-0088-8
  119. Yaqub A., Mens M.M.J., Klap J.M. et al. Genome-wide profiling of circulatory microRNAs associated with cognition and dementia // Alzheimers Dement. 2023. V. 19. P. 1194–1203. https://doi.org/10.1002/alz.12752
  120. Zhang C., Lu J., Liu B. et al. Primate-specific miR-603 is implicated in the risk and pathogenesis of Alzheimerʹs disease // Aging. 2016. V. 8. P. 272–290. https://doi.org/10.18632/aging.100887
  121. Majumder P., Chanda K., Das D. et al. A nexus of miR-1271, PAX4 and ALK/RYK influences the cytoskeletal architectures in Alzheimerʹs Disease and Type 2 Diabetes // Biochem. J. 2021. V. 478. P. 32. https://doi.org/10.1042/BCJ20210175
  122. Qin Z., Han X., Ran J. et al. Exercise-mediated alteration of miR-192-5p is associated with cognitive improvement in Alzheimerʹs disease // Neuroimmunomodulation. 2022. V. 29. P. 36–43. https://doi.org/10.1159/000516928
  123. Dong H., Li J., Huang L. et al. Serum microRNA profiles serve as novel biomarkers for the diagnosis of Alzheimerʹs disease // Dis. Markers. 2015. V. 2015. P. 625659.
  124. Barros-Viegas A.T., Carmona V., Ferreiro E. et al. MiRNA-31 improves cognition and abolishes amyloid-β pathology by targeting APP and BACE1 in an animal model of Alzheimerʹs disease // Mol. Ther. Nucleic Acids. 2020. V. 19. P. 1219-1236. https://doi.org/10.1016/j.omtn.2020.01.010
  125. Sun C., Liu J., Duan F. et al. The role of the microRNA regulatory network in Alzheimerʹs disease: a bioinformatics analysis // Arch. Med. Sci. 2021. V. 18. P. 206–222.
  126. Barak B., Shvarts-Serebro I., Modai S. et al. Opposing actions of environmental enrichment and Alzheimerʹs disease on the expression of hippocampal microRNAs in mouse models // Transl. Psychiatry. 2013. V. 3. e304. https://doi.org/10.1038/tp.2013.77
  127. Tan X., Luo Y., Pi D. et al. MiR-340 reduces the accumulation of amyloid-β through targeting BACE1 (β-site amyloid precursor protein cleaving enzyme 1) in Alzheimerʹs disease // Curr. Neurovasc. Res. 2020. V. 17. P. 86–92. https://doi.org/10.2174/1567202617666200117103931
  128. Dakterzada F., Benitez I.D., Targa A. et al. Reduced levels of miR-342-5p in plasma are associated with worse cognitive evolution in patients with mild Alzheimerʹs disease // Front. Aging Neurosci. 2021. V. 13. https://doi.org/10.3389/fnagi.2021.705989
  129. Hajjri S. N., Sadigh-Eteghad S., Mehrpour M. et al. Beta-amyloid-dependent mirnas as circulating biomarkers in Alzheimerʹs disease: a preliminary report // J. Mol. Neurosci. 2020. V. 70. P. 871–877. https://doi.org/10.1007/s12031-020-01511-0
  130. Hu L., Zhang R., Yuan Q. et al. The emerging role of microRNA-4487/6845-3p in Alzheimerʹs disease pathologies is induced by Aβ25-35 triggered in SH-SY5Y cell // BMC Syst. Biol. 2018. V. 12 (Suppl. 7). P. 119. https://doi.org/10.1186/s12918-018-0633-3
  131. Wang T., Zhao W., Liu Y. et al. MicroRNA-511-3p regulates Aβ1-40 induced decreased cell viability and serves as a candidate biomarker in Alzheimerʹs disease // Exp. Gerontol. 2023. V. 178. https://doi.org/10.1016/j.exger.2023.112195.
  132. Liu Q.Y., Chang M.N.V., Lei J.X. et al. Identification of microRNAs involved in Alzheimerʹs progression using a rabbit model of the disease // Am. J. Neurodegener Dis. 2014. V. 3. P. 33–44.
  133. Xu X., Gu D., Xu B. et al. Circular RNA circ_0005835 promotes neural stem cells proliferation and differentiate to neuron and inhibits inflammatory cytokines levels through miR-576-ep in Alzheimerʹs disease // Environ. Sci. Pollut. Res. Int. 2022. V. 29. P. 35934–35943.
  134. Lau P., Bossers K., Janky R. et al. Alteration of the microRNA network during the progression of Alzheimerʹs disease // EMBO Mol. Med. 2013. V. 5. P. 1613–1634.
  135. Baek S.J., Ban H.J., Park S.M. et al. Circulating microRNAs as potential diagnostic biomarkers for poor sleep quality // Nat. Sci. Sleep. 2021. V. 13. P. 1001–1012. https://doi.org/10.2147/NSS.S311541
  136. Schonrock N., Ke Y.D., Humphreys D. et al. Neuronal microRNA deregulation in response to Alzheimerʹs disease amyloid-β // PLoS One. 2010. V. 5. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0011070
  137. Rahman M.R., Islam T., Zaman T. et al. Identification of molecular signatures and pathways to identify novel therapeutic targets in Alzheimerʹs disease: Insights from a systems biomedicine perspective // Genomics. 2020. V. 112. P. 1290–1299.
  138. Di Palo A.D., Siniscalchi C., Crescente G. et al. Effect of cannabidiolic acid, N-trans-caffeoyltyramine and cannabisin B from hemp seeds on microRNA expression in human neural cells // Curr. Issues Mol. Biol. 2022. V. 44. P. 5106–5116.
  139. Tan L., Yu J.T., Tan M.S. et al. Genome-wide serum microRNA expression profiling identifies serum biomarkers for Alzheimerʹs disease // J. Alzheimers Dis. 2014. V. 40. P. 1017–1027. https://doi.org/10.3233/JAD-132144
  140. Zhang Y., Xia Q., Lin J. LncRNA H19 attenuates apoptosis in MPTP-induced Parkinsonʹs disease through regulating miR-585-3p/PIK3R3 // Neurochem. Res. 2020. V. 45. P. 1700–1710. https://doi.org/10.1007/s11064-020-03035-w
  141. Soreq L., Salomonis N., Bronstein M. et al. Small RNA sequencing-microarray analyses in Parkinson leukocytes reveal deep brain stimulation induced splicing changes that classify brain region transcriptomes // Front. Mol. Neurosci. 2013. V. 6. P. 10 https://doi.org/10.3389/fnmol.2013.00010
  142. Marsh A. G., Cottrell M. T., Goldman M. F. Epigenetic DNA methylation profiling with MSRE: A quantitative NGS approach using a Parkinsonʹs disease test case // Front. Genet. 2016. V. 7. https://doi.org/10.3389/fgene.2016.00191
  143. Honorato-Mauer J., Xavier G., Ota V.K. et al. Alterations in microRNA of extracellular vesicles associated with major depression, attention-deficit/hyperactivity and anxiety disorders in adolescents // Transl. Psychiatry. 2023. V. 13. P. 47.
  144. Goen K., Matby V.E., Lea R.A. et al. Erythrocyte microRNA sequencing reveals differential expression in relapsing-remitting multiple sclerosis // BMC Med. Genomics. 2018. V. 11. P. 48. https://doi.org/10.1186/s12920-018-0365-7
  145. Liguori M., Nuzziello N., Licciulli F. et al. Combined microRNA and mRNA expression analysis in pediatric multiple sclerosis: An integrated approach to uncover novel pathogenic mechanisms of the disease // Hum. Mol. Genet. 2018. V. 27. P. 66–79. https://doi.org/10.1093/hmg/ddx385

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Diagram of the role of IGE in the epigenetic control of genes derived from them. BCG is a protein-coding gene; MGE is a mobile genetic element.

Download (290KB)

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».