Transcriptome‐Based Analysis of Molecular Pathways for Clusterin Functions in Kidney Cells
Notice bibliographique
Résumé
Clusterin (CLU) is a chaperone-like protein and plays a protective role against renal ischemia-reperfusion injury (IRI); however, the molecular pathways for its functions in the kidney are not fully understood. This study was designed to investigate CLU-mediating pathways in kidney cells by using bioinformatics analysis. CLU null renal tubular epithelial cells (TECs) expressing human CLU cDNA (TEC-CLU(hCLU) ) or empty vector (TEC-CLU(-/-) ) were exposed to normoxia or hypoxia (1% O2 ). Transcriptome profiling with a significant twofold change was performed using SurePrint G3 Mouse Gene Expression 8 × 60 K microarray, and the signaling pathways was ranked by using Ingenuity pathway analysis. Here, we showed that compared to CLU null controls, ectopic expression of human CLU in CLU null kidney cells promoted cell growth but inhibited migration in normoxia, and enhanced cell survival in hypoxia. CLU expression affected expression of 3864 transcripts (1893 up-regulated) in normoxia and 3670 transcripts (1925 up-regulated) in hypoxia. CLU functions in normoxia were associated mostly with AKT2/PPP2R2B-dependent PI3K/AKT, PTEN, VEGF, and ERK/MAPK signaling and as well with GSK3B-mediated cell cycle progression. In addition to unfolded protein response (UPR) and/or endoplasmic reticulum (ER) stress, CLU-enhanced cell survival in hypoxia was also associated with PIK3CD/MAPK1-dependent PI3K/AKT, HIF-α, PTEN, VEGF, and ERK/MAPK signaling. In conclusion, our data showed that CLU functions in kidney cells were mainly mediated in a cascade manner by PI3K/AKT, PTEN, VEGF, and ERK/MAPK signaling, and specifically by activation of UPR/ER stress in hypoxia, providing new insights into the protective role of CLU in the kidney. J. Cell. Physiol. 231: 2628-2638, 2016. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».