Contribution of mitochondrial network dynamics to intracellular ROS signaling
Notice bibliographique
Résumé
Oxidative stresses can induce rapid depolarization of inner mitochondrial membrane potential and subsequent impairment of oxidative phosphorylation. Damaged mitochondria produce more reactive oxygen species (ROS), particularly the superoxide anion (O2-) and hydrogen peroxide (H(2)O(2)), which potentiate mitochondria-driven ROS propagation, so-called ROS-induced ROS release (RIRR), via activation of an inter-mitochondrial signaling network. In this context, mitochondrial network dynamics, such as their density, number, and spatial distribution, can affect mitochondria-driven ROS propagation. To investigate this inter-mitochondrial communication, we developed a mathematical model using an agent-based modeling approach, and tested the effect of mitochondrial network dynamics on RIRR for mitochondria under various conditions. Simulation results show that mitochondrial network dynamics are critical determinants of inter-mitochondrial ROS signaling patterns and main messenger ROS molecules. We further elucidated the potential mechanism of these actions, which is conversion of major messenger molecules involved in ROS signaling. Collectively, we propose that mitochondrial network dynamics can determine cellular responses to oxidative stress by switching the molecular species involved in cellular signaling.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».