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Enregistrement W2969087302 · doi:10.1172/jci127374

Degradation of splicing factor SRSF3 contributes to progressive liver disease

2019· article· en· W2969087302 sur OpenAlexfundno aff
Deepak Kumar, Manasi Das, Consuelo Sauceda, Lesley G. Ellies, Karina Kuo, Purva Parwal, Mehak Kaur, Lily Jih, Gautam Bandyopadhyay, Douglas W. Burton, Rohit Loomba, Olivia Osborn, Nicholas J. G. Webster

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Investigation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, San DiegoNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesUniversity of MinnesotaEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentGovernment of OntarioU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésSplicing factorNonalcoholic fatty liver diseaseRNA splicingCirrhosisHepatocellular carcinomaCancer researchBiologyLiver diseaseSteatosisAlternative splicingFatty liverInternal medicineMedicineEndocrinologyRNAGeneBiochemistryExonDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations117
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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