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Enregistrement W1913134346 · doi:10.1523/jneurosci.1043-15.2015

HuR Mediates Changes in the Stability of AChR  -Subunit mRNAs after Skeletal Muscle Denervation

2015· article· en· W1913134346 sur OpenAlexafffund
Olivier Roger Joassard, G. Belanger, Jennifer Karmouch, John A. Lunde, Anu Heidi Shukla, Angèle Chopard, Claire Legay, Bernard J. Jasmin

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIon channel regulation and function
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDenervationAcetylcholine receptorProtein subunitMolecular biologyBiologyMessenger RNAUntranslated regionMyogenesisNeuromuscular junctionCell biologySkeletal muscleReceptorMyocyteEndocrinologyGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acetylcholine receptors (AChRs) are heteromeric membrane proteins essential for neurotransmission at the neuromuscular junction. Previous work showed that muscle denervation increases expression of AChR mRNAs due to transcriptional activation of AChR subunit genes. However, it remains possible that post-transcriptional mechanisms are also involved in controlling the levels of AChR mRNAs following denervation. We examined whether post-transcriptional events indeed regulate AChR β-subunit mRNAs in response to denervation. First, in vitro stability assays revealed that the half-life of AChR β-subunit mRNAs was increased in the presence of denervated muscle protein extracts. A bioinformatics analysis revealed the existence of a conserved AU-rich element (ARE) in the 3'-untranslated region (UTR) of AChR β-subunit mRNA. Furthermore, denervation of mouse muscle injected with a luciferase reporter construct containing the AChR β-subunit 3'UTR, caused an increase in luciferase activity. By contrast, mutation of this ARE prevented this increase. We also observed that denervation increased expression of the RNA-binding protein human antigen R (HuR) and induced its translocation to the cytoplasm. Importantly, HuR binds to endogenous AChR β-subunit transcripts in cultured myotubes and in vivo, and this binding is increased in denervated versus innervated muscles. Finally, p38 MAPK, a pathway known to activate HuR, was induced following denervation as a result of MKK3/6 activation and a decrease in MKP-1 expression, thereby leading to an increase in the stability of AChR β-subunit transcripts. Together, these results demonstrate the important contribution of post-transcriptional events in regulating AChR β-subunit mRNAs and point toward a central role for HuR in mediating synaptic gene expression. SIGNIFICANCE STATEMENT: Muscle denervation is a convenient model to examine expression of genes encoding proteins of the neuromuscular junction, especially acetylcholine receptors (AChRs). Despite the accepted model of AChR regulation, which implicates transcriptional mechanisms, it remains plausible that such events cannot fully account for changes in AChR expression following denervation. We show that denervation increases expression of the RNA-binding protein HuR, which in turn, causes an increase in the stability of AChR β-subunit mRNAs in denervated muscle. Our findings demonstrate for the first time the contribution of post-transcriptional events in controlling AChR expression in skeletal muscle, and points toward a central role for HuR in mediating synaptic development while also paving the way for developing RNA-based therapeutics for neuromuscular diseases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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