A Nuclear Long Non-Coding RNA LINC00618 Accelerates Ferroptosis in a Manner Dependent upon Apoptosis
Notice bibliographique
Résumé
Ferroptosis is primarily caused by intracellular iron catalytic activity and lipid peroxidation. The potential interplay between ferroptosis and apoptosis remains poorly understood. Here, we show that the expression of a nuclear long non-coding RNA (lncRNA), LINC00618, is reduced in human leukemia and strongly increased by vincristine (VCR) treatment. Furthermore, LINC00618 promotes apoptosis by increasing the levels of BCL2-Associated X (BAX) and cleavage of caspase-3. LINC00618 also accelerates ferroptosis by increasing the levels of lipid reactive oxygen species (ROS) and iron, two surrogate markers of ferroptosis, and decreasing the expression of solute carrier family 7 member 11 (SLC7A11). Interestingly, VCR-induced ferroptosis and apoptosis are promoted by LINC00618, and LINC00618 accelerates ferroptosis in a manner dependent upon apoptosis. LINC00618 attenuates the expression of lymphoid-specific helicase (LSH), and LSH enhances the transcription of SLC7A11 after the recruitment to the promoter regions of SLC7A11, further inhibiting ferroptosis. Knowledge of these mechanisms demonstrates that lncRNAs related to ferroptosis and apoptosis are critical to leukemogenesis and chemotherapy.
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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 ».