Heat hypersensitivity of ryanodine receptor type 1 mutants implicated in malignant hyperthermia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cellular heat-sensing is a universal strategy for avoiding thermal damage and adapting to environments by regulating thermogenic activities. If heat-sensing results in the acceleration of processes governing cellular thermogenesis, hyperthermia can occur. However, how this positive feedback loop contributes to hyperthermia development, especially the gap between heat-sensing and thermogenesis, remains largely unknown. Here, we show that an optically controlled local heat pulse induces an intracellular Ca 2+ burst in cultured HEK 293 cells overexpressing ryanodine-receptor-type-1 (RyR1) mutants related to the life-threatening illness malignant hyperthermia (MH), and that the Ca 2+ burst originates from heat-induced Ca 2+ -release (HICR) because of the mutant channels’ heat hypersensitivity. Furthermore, the heat hypersensitivity of the four RyR1 mutants was ranked, highlighting the complexity of MH. Our findings reveal the novel cellular heat-sensing mechanism, HICR, is essential for the functional positive feedback loop causing MH, suggesting a well-tuned HICR is fundamental for heat-mediated intracellular signaling.
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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 ».