Tsg101 positively regulates P62-Keap1-Nrf2 pathway to protect hearts against oxidative damage
Notice bibliographique
Résumé
Currently, most antioxidants do not show any favorable clinical outcomes in reducing myocardial ischemia-reperfusion (I/R) injury, suggesting an urgent need for exploring a new regulator of redox homeostasis in I/R hearts. Here, using heart-specific transgenic (TG) and knockdown (KD) mouse models, tumor susceptibility gene 101 (Tsg101) is defined as a novel cardiac-protector against I/R-triggered oxidative stress. RNA sequencing and bioinformatics data surprisingly reveal that most upregulated genes in Tsg101-TG hearts are transcribed by Nrf2. Accordingly, pharmacological inhibition of Nrf2 offsets Tsg101-elicited cardio-protection. Mechanistically, Tsg101 interacts with SQSTM1/p62 through its PRR domain, and promotes p62 aggregation, leading to recruitment of Keap1 for degradation by autophagosomes and release of Nrf2 to the nucleus. Furthermore, knockout of p62 abrogates Tsg101-induced cardio-protective effects during I/R. Hence, our findings uncover a previously unrecognized role of Tsg101 in the regulation of p62/Keap1/Nrf2 signaling cascades and provide a new strategy for the treatment of ischemic heart disease.
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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) | 0,002 | 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 ».