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Enregistrement W3161122200 · doi:10.1371/journal.pgen.1009558

RACK1 modulates polyglutamine-induced neurodegeneration by promoting ERK degradation in Drosophila

2021· article· en· W3161122200 sur OpenAlexfundno aff
Jun Xie, Yongchao Han, Tao Wang

Notice bibliographique

RevuePLoS Genetics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNeurodegenerationBiologyMAPK/ERK pathwayCell biologyUbiquitin ligaseProteostasisGene knockdownProgrammed cell deathSpinocerebellar ataxiaUbiquitinRNA interferenceProtein degradationScaffold proteinGeneticsGeneSignal transductionDiseaseApoptosisRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polyglutamine diseases are neurodegenerative diseases caused by the expansion of polyglutamine (polyQ) tracts within different proteins. Although multiple pathways have been found to modulate aggregation of the expanded polyQ proteins, the mechanisms by which polyQ tracts induced neuronal cell death remain unknown. We conducted a genome-wide genetic screen to identify genes that suppress polyQ-induced neurodegeneration when mutated. Loss of the scaffold protein RACK1 alleviated cell death associated with the expression of polyQ tracts alone, as well as in models of Machado-Joseph disease (MJD) and Huntington's disease (HD), without affecting proteostasis of polyQ proteins. A genome-wide RNAi screen for modifiers of this rack1 suppression phenotype revealed that knockdown of the E3 ubiquitin ligase, POE (Purity of essence), further suppressed polyQ-induced cell death, resulting in nearly wild-type looking eyes. Biochemical analyses demonstrated that RACK1 interacts with POE and ERK to promote ERK degradation. These results suggest that RACK1 plays a key role in polyQ pathogenesis by promoting POE-dependent degradation of ERK, and implicate RACK1/POE/ERK as potent drug targets for treatment of polyQ diseases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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