Mule determines the apoptotic response to HDAC inhibitors by targeted ubiquitination and destruction of HDAC2
Notice bibliographique
Résumé
Histone deacetylases (HDACs) are major epigenetic modulators involved in a broad spectrum of human diseases including cancers. Administration of HDAC inhibitors (HDACis) leads to growth inhibition, differentiation, and apoptosis of cancer cells. Understanding the regulatory mechanism of HDACs is imperative to harness the therapeutic potentials of HDACis. Here we show that HDACi- and DNA damage-induced apoptosis are severely compromised in mouse embryonic fibroblasts lacking a HECT domain ubiquitin ligase, Mule (Mcl-1 ubiquitin ligase E3). Mule specifically targets HDAC2 for ubiquitination and degradation. Accumulation of HDAC2 in Mule-deficient cells leads to compromised p53 acetylation as well as crippled p53 transcriptional activation, accumulation, and apoptotic response upon DNA damage and Nutlin-3 treatments. These defects in Mule-null cells can be partially reversed by HDACis and fully rescued by lowering the elevated HDAC2 in Mule-null cells to the normal levels as in wild-type cells. Taken together, our results reveal a critical regulatory mechanism of HDAC2 by Mule and suggest this pathway determines the cellular response to HDACis and DNA damage.
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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) | 0,002 | 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 ».