Degradation of splicing factor SRSF3 contributes to progressive liver disease
Notice bibliographique
Résumé
Serine rich splicing factor 3 (SRSF3) plays a critical role in liver function and its loss promotes chronic liver damage and regeneration. As a consequence, genetic deletion of SRSF3 in hepatocytes caused progressive liver disease and ultimately led to hepatocellular carcinoma. Here we show that SRSF3 is decreased in human liver samples with non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD), non-alcoholic steatohepatitis (NASH), or cirrhosis that was associated with alterations in RNA splicing of known SRSF3 target genes. Hepatic SRSF3 expression was similarly decreased and RNA splicing dysregulated in mouse models of NAFLD and NASH. We showed that palmitic acid-induced oxidative stress caused conjugation of the ubiquitin like NEDD8 protein to SRSF3 and proteasome mediated degradation. SRSF3 was selectively neddylated at lysine11 and mutation of this residue (SRSF3-K11R) was sufficient to prevent both SRSF3 degradation and alterations in RNA splicing. Finally prevention of SRSF3 degradation in vivo partially protected mice from hepatic steatosis, fibrosis and inflammation. These results highlight a neddylation-dependent mechanism regulating gene expression in the liver that is disrupted in early metabolic liver disease and may contribute to the progression to NASH, cirrhosis and ultimately hepatocellular carcinoma.
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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 | 0,000 |
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 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 ».