Impaired peroxisomal import in Drosophila oenocytes causes cardiac dysfunction by inducing upd3 as a peroxikine
Notice bibliographique
Résumé
Aging is characterized by a chronic, low-grade inflammation, which is a major risk factor for cardiovascular diseases. It remains poorly understood whether pro-inflammatory factors released from non-cardiac tissues contribute to the non-autonomous regulation of age-related cardiac dysfunction. Here, we report that age-dependent induction of cytokine unpaired 3 (upd3) in Drosophila oenocytes (hepatocyte-like cells) is the primary non-autonomous mechanism for cardiac aging. We show that upd3 is significantly up-regulated in aged oenocytes. Oenocyte-specific knockdown of upd3 is sufficient to block aging-induced cardiac arrhythmia. We further show that the age-dependent induction of upd3 is triggered by impaired peroxisomal import and elevated JNK signaling in aged oenocytes. We term hormonal factors induced by peroxisome dysfunction as peroxikines. Intriguingly, oenocyte-specific overexpression of Pex5, the key peroxisomal import receptor, blocks age-related upd3 induction and alleviates cardiac arrhythmicity. Thus, our studies identify an important role of hepatocyte-specific peroxisomal import in mediating non-autonomous regulation of cardiac aging.
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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 ».