Abstract 432: MEK/ERK Inhibition Corrects the Defect in VLDL Assembly and Secretion in HepG2 Cells via Activation of Cell Death--Inducing DFFA-Like Effector B (Cide B), ApoCIII and Lipin-1
Notice bibliographique
Résumé
Suppression of MEK/ERK signalling in HepG2 cells promotes the assembly and secretion of VLDL-sized apoB100-containing lipoproteins via an unknown mechanism (Tsai et al, Arterioscler Thromb Vasc Biol 2007; 27:211-218). In this report, we investigated the mechanisms underlying the profound stimulatory effects of MEK/ERK inhibition on VLDL assembly and secretion in HepG2 cells. Following MEK/ERK inhibition with the inhibitor U0126, the mRNA levels of lipin-1α, -1β, apoCIII and CideB were significantly increased by 1.22, 1.25, 3.6, and 1.9 fold, respectively, all key factors involved in intracellular lipid metabolism. Gain-of-function studies were then used to mimic the effects seen with MEK/ERK inhibition. Upon transient overexpression of lipin-1α, and-1β, secretion of VLDL-apoB was increased by 2.07 and 2.23 fold, respectively. Similarly, overexperession of wild type apoCIII (C3WT) significantly increased the secretion of VLDL-apoB. By contrast, loss-of-function approaches using RNA interference showed that knockdown of apoCIII or CideB significantly decreased secretion of VLDL-apoB by 22% or 69%, respectively. Overexpression of MTP could not block the inhibitory effects of CideB knockdown on VLDL secretion in MEK/ERK-inhibited HepG2 cells. Taken together, our data suggest that increased expression of a number of key protein factors, particularly CideB, may mediate the profound stimulatory effect of MEK/ERK inhibition on VLDL assembly and secretion. Enhanced expression of CideB, apo CIII, and lipin-1 may alter and promote availability of TG pools available for VLDL assembly in a process independent of MTP.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».