Presenilin-Dependent -Secretase-Mediated Control of p53-Associated Cell Death in Alzheimer's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Presenilins (PSs) are part of the gamma-secretase complex that produces the amyloid beta-peptide (Abeta) from its precursor [beta-amyloid precursor protein (betaAPP)]. Mutations in PS that cause familial Alzheimer's disease (FAD) increase Abeta production and trigger p53-dependent cell death. We demonstrate that PS deficiency, catalytically inactive PS mutants, gamma-secretase inhibitors, and betaAPP or amyloid precursor protein-like protein 2 (APLP2) depletion all reduce the expression and activity of p53 and lower the transactivation of its promoter and mRNA expression. p53 expression also is diminished in the brains of PS- or betaAPP-deficient mice. The gamma- and epsilon-secretase-derived amyloid intracellular C-terminal domain (AICD) fragments (AICDC59 and AICDC50, respectively) of betaAPP trigger p53-dependent cell death and increase p53 activity and mRNA. Finally, PS1 mutations enhance p53 activity in human embryonic kidney 293 cells and p53 expression in FAD-affected brains. Thus our study shows that AICDs control p53 at a transcriptional level, in vitro and in vivo, and that FAD mutations increase p53 expression and activity in cells and human brains.
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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 ».