Simulated Microgravity Reduces Focal Adhesions and Alters Cytoskeleton and Nuclear Positioning Leading to Enhanced Apoptosis via Suppressing FAK/RhoA-Mediated mTORC1/NF-κB and ERK1/2 Pathways
Notice bibliographique
Résumé
Simulated-microgravity (SMG) promotes cell-apoptosis. We demonstrated that SMG inhibited cell proliferation/metastasis via FAK/RhoA-regulated mTORC1 pathway. Since mTORC1, NF-κB, and ERK1/2 signaling are important in cell apoptosis, we examined whether SMG-enhanced apoptosis is regulated via these signals controlled by FAK/RhoA in BL6-10 melanoma cells under clinostat-modelled SMG-condition. We show that SMG promotes cell-apoptosis, alters cytoskeleton, reduces focal adhesions (FAs), and suppresses FAK/RhoA signaling. SMG down-regulates expression of mTORC1-related Raptor, pS6K, pEIF4E, pNF-κB, and pNF-κB-regulated Bcl2, and induces relocalization of pNF-κB from the nucleus to the cytoplasm. In addition, SMG also inhibits expression of nuclear envelope proteins (NEPs) lamin-A, emerin, sun1, and nesprin-3, which control nuclear positioning, and suppresses nuclear positioning-regulated pERK1/2 signaling. Moreover, rapamycin, the mTORC1 inhibitor, also enhances apoptosis in cells under 1 g condition via suppressing the mTORC1/NF-κB pathway. Furthermore, the FAK/RhoA activator, toxin cytotoxic necrotizing factor-1 (CNF1), reduces cell apoptosis, restores the cytoskeleton, FAs, NEPs, and nuclear positioning, and converts all of the above SMG-induced changes in molecular signaling in cells under SMG. Therefore, our data demonstrate that SMG reduces FAs and alters the cytoskeleton and nuclear positioning, leading to enhanced cell apoptosis via suppressing the FAK/RhoA-regulated mTORC1/NF-κB and ERK1/2 pathways. The FAK/RhoA regulatory network may, thus, become a new target for the development of novel therapeutics for humans under spaceflight conditions with stressed physiological challenges, and for other human diseases.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».