Comparing expression and activity of PCSK9 in SPRET/EiJ and C57BL/6J mouse strains shows lack of correlation with plasma cholesterol
Notice bibliographique
Résumé
Objective Low-density lipoprotein receptor (LDLR) and proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) are opposing regulators of plasma LDL-cholesterol levels. The PCSK9 gene exhibits many single or compound polymorphisms within or among mammalian species. This is case between the SPRET/EiJ (SPRET) and C57BL/6J (B6) mouse strains. We examined whether these polymorphisms could be associated with differential expression and activity of their respective PCSK9 molecules. Methods Liver expression of LDLR and PCSK9 transcripts were assessed by RT-PCR, and that of their corresponding proteins by immunoblotting . Purified recombinant PCSK9 proteins were assayed for their ability to degrade LDLR. Pcsk9 gene proximal promoters were tested for activation of a luciferase reporter gene. Results SPRET and B6 mice carried comparable levels of plasma cholesterol in spite of the fact that SPRET mice expressed less PCSK9 and more LDLR in liver. There were indels and single-base differences between their Pcsk9 cDNA and promoter sequences . Ex vivo , SPRET PCSK9 protein was less secreted but was more active at degrading LDLR. Its gene promoter was more active at driving expression of the luciferase reporter. Conclusions Collectively, these results suggest that, compared to the B6 mouse , the SPRET mouse may represent an example of absence of direct correlation between PCSK9 and cholesterol levels in plasma, due to genetic variations leading to reduced secretion of PCSK9 associated with greater LDLR-degrading activity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».