Elucidation of the mechanism of mitochondrial iron loading in Friedreich's ataxia by analysis of a mouse mutant
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Notice bibliographique
Résumé
We used the muscle creatine kinase (MCK) conditional frataxin knockout mouse to elucidate how frataxin deficiency alters iron metabolism. This is of significance because frataxin deficiency leads to Friedreich's ataxia, a disease marked by neurologic and cardiologic degeneration. Using cardiac tissues, we demonstrate that frataxin deficiency leads to down-regulation of key molecules involved in 3 mitochondrial utilization pathways: iron-sulfur cluster (ISC) synthesis (iron-sulfur cluster scaffold protein1/2 and the cysteine desulferase Nfs1), mitochondrial iron storage (mitochondrial ferritin), and heme synthesis (5-aminolevulinate dehydratase, coproporphyrinogen oxidase, hydroxymethylbilane synthase, uroporphyrinogen III synthase, and ferrochelatase). This marked decrease in mitochondrial iron utilization and resultant reduced release of heme and ISC from the mitochondrion could contribute to the excessive mitochondrial iron observed. This effect is compounded by increased iron availability for mitochondrial uptake through (i) transferrin receptor1 up-regulation, increasing iron uptake from transferrin; (ii) decreased ferroportin1 expression, limiting iron export; (iii) increased expression of the heme catabolism enzyme heme oxygenase1 and down-regulation of ferritin-H and -L, both likely leading to increased "free iron" for mitochondrial uptake; and (iv) increased expression of the mammalian exocyst protein Sec15l1 and the mitochondrial iron importer mitoferrin-2 (Mfrn2), which facilitate cellular iron uptake and mitochondrial iron influx, respectively. Our results enable the construction of a model explaining the cytosolic iron deficiency and mitochondrial iron loading in the absence of frataxin, which is important for understanding the pathogenesis of Friedreich's ataxia.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle