REGγ deficiency promotes premature aging via the casein kinase 1 pathway
Notice bibliographique
Résumé
Our recent studies suggest a role for the proteasome activator REG (11S regulatory particles, 28-kDa proteasome activator)γ in the regulation of tumor protein 53 (p53). However, the molecular details and in vivo biological significance of REGγ-p53 interplay remain elusive. Here, we demonstrate that REGγ-deficient mice develop premature aging phenotypes that are associated with abnormal accumulation of casein kinase (CK) 1δ and p53. Antibody array analysis led us to identify CK1δ as a direct target of REGγ. Silencing CK1δ or inhibition of CK1δ activity prevented decay of murine double minute (Mdm)2. Interestingly, a massive increase of p53 in REGγ(-/-) tissues is associated with reduced Mdm2 protein levels despite that Mdm2 transcription is enhanced. Allelic p53 haplodeficiency in REGγ-deficient mice attenuated premature aging features. Furthermore, introducing exogenous Mdm2 to REGγ(-/-) MEFs significantly rescues the phenotype of cellular senescence, thereby establishing a REGγ-CK1-Mdm2-p53 regulatory pathway. Given the conflicting evidence regarding the "antiaging" and "proaging" effects of p53, our results indicate a key role for CK1δ-Mdm2-p53 regulation in the cellular aging process. These findings reveal a unique model that mimics acquired aging in mammals and indicates that modulating the activity of the REGγ-proteasome may be an approach for intervention in aging-associated disorders.
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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) | 0,001 | 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 ».