Anti-apoptotic signaling as a cytoprotective mechanism in mammalian hibernation
Notice bibliographique
Résumé
In the context of normal cell turnover, apoptosis is a natural phenomenon involved in making essential life and death decisions. Apoptotic pathways balance signals which promote cell death (pro-apoptotic pathways) or counteract these signals (anti-apoptotic pathways). We proposed that changes in anti-apoptotic proteins would occur during mammalian hibernation to aid cell preservation during prolonged torpor under cellular conditions that are highly injurious to most mammals (e.g. low body temperatures, ischemia). Immunoblotting was used to analyze the expression of proteins associated with pro-survival in six tissues of thirteen-lined ground squirrels, Ictidomys tridecemlineatus. The brain showed a concerted response to torpor with significant increases in the levels of all anti-apoptotic targets analyzed (Bcl-2, Bcl-xL, BI-1, Mcl-1, cIAP1/2, xIAP) as well as enhanced phosphorylation of Bcl-2 at S70 and T56. Heart responded similarly with most anti-apoptotic proteins elevated significantly during torpor except for Bcl-xL and xIAP that decreased and Mcl-1 that was unaltered. In liver, BI-1 increased whereas cIAP1/2 decreased. In kidney, there was an increase in BI-1, cIAP and xIAP but decreases in Bcl-xL and p-Bcl-2(T56) content. In brown adipose tissue, protein levels of BI-1, cIAP1/2, and xIAP decreased significantly during torpor (compared with euthermia) whereas Bcl-2, Bcl-xL, Mcl-1 were unaltered; however, Bcl-2 showed enhanced phosphorylation at Thr56 but not at Ser70. In skeletal muscle, only xIAP levels changed significantly during torpor (an increase). The data show that anti-apoptotic pathways have organ-specific responses in hibernators with a prominent potential role in heart and brain where coordinated enhancement of anti-apoptotic proteins occurred in response to torpor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».