Aggresome formation is regulated by RanBPM through an interaction with HDAC6
Notice bibliographique
Résumé
In conditions of proteasomal impairment, the build-up of damaged or misfolded proteins activates a cellular response leading to the recruitment of damaged proteins into perinuclear aggregates called aggresomes. Aggresome formation involves the retrograde transport of cargo proteins along the microtubule network and is dependent on the histone deacetylase HDAC6. Here we show that ionizing radiation (IR) promotes Ran-Binding Protein M (RanBPM) relocalization into discrete perinuclear foci where it co-localizes with aggresome components ubiquitin, dynein and HDAC6, suggesting that the RanBPM perinuclear clusters correspond to aggresomes. RanBPM was also recruited to aggresomes following treatment with the proteasome inhibitor MG132 and the DNA-damaging agent etoposide. Strikingly, aggresome formation by HDAC6 was markedly impaired in RanBPM shRNA cells, but was restored by re-expression of RanBPM. RanBPM was found to interact with HDAC6 and to inhibit its deacetylase activity. This interaction was abrogated by a RanBPM deletion of its LisH/CTLH domain, which also prevented aggresome formation, suggesting that RanBPM promotes aggresome formation through an association with HDAC6. Our results suggest that RanBPM regulates HDAC6 activity and is a central regulator of aggresome formation.
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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 | 0,001 |
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 ».