SUCLA2 mutations cause global protein succinylation contributing to the pathomechanism of a hereditary mitochondrial disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mitochondrial acyl-coenzyme A species are emerging as important sources of protein modification and damage. Succinyl-CoA ligase (SCL) deficiency causes a mitochondrial encephalomyopathy of unknown pathomechanism. Here, we show that succinyl-CoA accumulates in cells derived from patients with recessive mutations in the tricarboxylic acid cycle (TCA) gene succinyl-CoA ligase subunit-β (SUCLA2), causing global protein hyper-succinylation. Using mass spectrometry, we quantify nearly 1,000 protein succinylation sites on 366 proteins from patient-derived fibroblasts and myotubes. Interestingly, hyper-succinylated proteins are distributed across cellular compartments, and many are known targets of the (NAD+)-dependent desuccinylase SIRT5. To test the contribution of hyper-succinylation to disease progression, we develop a zebrafish model of the SCL deficiency and find that SIRT5 gain-of-function reduces global protein succinylation and improves survival. Thus, increased succinyl-CoA levels contribute to the pathology of SCL deficiency through post-translational modifications.
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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) | 0,001 | 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 ».