Hypoxic naked mole–rat brains use microRNA to coordinate hypometabolic fuels and neuroprotective defenses
Notice bibliographique
Résumé
Naked mole-rats are among the mammalian champions of hypoxia tolerance. They evolved adaptations centered around reducing metabolic rate to overcome the challenges experienced in their underground burrows. In this study, we used next-generation sequencing to investigate one of the factors likely supporting hypoxia tolerance in naked mole-rat brains, posttranscriptional microRNAs (miRNAs). Of the 212 conserved miRNAs identified using small RNA sequencing, 18 displayed significant differential expression during hypoxia. Bioinformatic enrichment revealed that hypoxia-mediated miRNAs were suppressing energy expensive processes including de novo protein translation and cellular proliferation. This suppression occurred alongside the activation of neuroprotective and neuroinflammatory pathways, and the induction of central signal transduction pathways including HIF-1α and NFκB via miR-335, miR-101, and miR-155. MiRNAs also coordinated anaerobic glycolytic fuel sources, where hypoxia-upregulated miR-365 likely suppressed protein levels of ketohexokinase, the enzyme responsible for catalyzing the first committed step of fructose catabolism. This was further supported by a hypoxia-mediated reduction in glucose transporter 5 proteins that import fructose into the cell. Yet, messenger RNA and protein levels of lactate dehydrogenase, which converts pyruvate to lactate in the absence of oxygen, were elevated during hypoxia. Together, this demonstrated the induction of anaerobic glycolysis despite a lack of reliance on fructose as the primary fuel source, suggesting that hypoxic brains are metabolically different than anoxic naked mole-rat brains that were previously found to shift to fructose-based glycolysis. Our findings contribute to the growing body of oxygen-responsive miRNAs "OxymiRs" that facilitate natural miRNA-mediated mechanisms for successful hypoxic exposures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».