Abstract 1507: Disruption of KCNH2 Trafficking May Contribute to Severe Clinical Phenotype of Trafficking Deficient Long-QT Type-1 Mutation KCNQ1-T587M
Notice bibliographique
Résumé
Background: The trafficking deficient long QT syndrome (LQTS)-associated KCNQ1 mutation T587M has previously been associated with a severe clinical phenotype that was not explained by biophysical characteristics of the mutation per se . Objective: We have previously shown significant interactions between KCNQ1 and KCNH2 and speculated that T587M-KCNQ1 might affect this interaction. We therefore compared the effects of KCNQ1 and T587M-KCNQ1 on KCNH2 trafficking and function. Methods/Results: While heterologous co-expression of wildtype (WT) KCNQ1 and KCNH2 in CHO cells increased KCNH2 current (H2+Q1, Fig. A , *P<0.05) in comparison to KCNH2 expressed alone (H2), co-transfection of KCNH2 with T587M-KCNQ1 failed to increase I KCNH2 . Immunoblots of specific plasma membrane preparations (Fig. B ) and confocal microscopy indicated increased KCNH2 membrane localization in KCNQ1 co-transfected cells, while total KCNH2 expression remained unaffected. These results indicated a chaperone effect as the potential underlying mechanism. Furthermore, effective co-immunoprecipitation of WT channels occurred. T587M-KCNQ1 also co-precipitated with KCNH2, but the LQTS mutant was retained perinuclearly (Fig. C ) and additionally failed to increase membrane KCNH2 expression (Fig. B ), abolishing the WT KCNQ1 chaperone function. Conclusions: Trafficking-deficient T587M-KCNQ1 lacks the KCNH2 chaperone function that occurs with WT KCNQ1, limiting KCNH2 membrane localization and potentially explaining the malignant LQTS phenotype. Consideration of KCNQ1-KCNH2 interactions may be important for understanding mutation-specific clinical variability in LQTS presentations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».