APAF1 is a key transcriptional target for p53 in the regulation of neuronal cell death
Notice bibliographique
Résumé
p53 is a transcriptional activator which has been implicated as a key regulator of neuronal cell death after acute injury. We have shown previously that p53-mediated neuronal cell death involves a Bax-dependent activation of caspase 3; however, the transcriptional targets involved in the regulation of this process have not been identified. In the present study, we demonstrate that p53 directly upregulates Apaf1 transcription as a critical step in the induction of neuronal cell death. Using DNA microarray analysis of total RNA isolated from neurons undergoing p53-induced apoptosis a 5-6-fold upregulation of Apaf1 mRNA was detected. Induction of neuronal cell death by camptothecin, a DNA-damaging agent that functions through a p53-dependent mechanism, resulted in increased Apaf1 mRNA in p53-positive, but not p53-deficient neurons. In both in vitro and in vivo neuronal cell death processes of p53-induced cell death, Apaf1 protein levels were increased. We addressed whether p53 directly regulates Apaf1 transcription via the two p53 consensus binding sites in the Apaf1 promoter. Electrophoretic mobility shift assays demonstrated p53-DNA binding activity at both p53 consensus binding sequences in extracts obtained from neurons undergoing p53-induced cell death, but not in healthy control cultures or when p53 or the p53 binding sites were inactivated by mutation. In transient transfections in a neuronal cell line with p53 and Apaf1 promoter-luciferase constructs, p53 directly activated the Apaf1 promoter via both p53 sites. The importance of Apaf1 as a p53 target gene in neuronal cell death was evaluated by examining p53-induced apoptotic pathways in primary cultures of Apaf1-deficient neurons. Neurons treated with camptothecin were significantly protected in the absence of Apaf1 relative to those derived from wild-type littermates. Together, these results demonstrate that Apaf1 is a key transcriptional target for p53 that plays a pivotal role in the regulation of apoptosis after neuronal injury.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».