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Enregistrement W3165852099 · doi:10.1186/s12915-021-01025-0

The epigenetic regulator G9a attenuates stress-induced resistance and metabolic transcriptional programs across different stressors and species

2021· article· en· W3165852099 sur OpenAlexafffund
Human Riahi, Michaela Fencková, Kayla J. Goruk, Annette Schenck, Jamie M. Kramer

Notice bibliographique

RevueBMC Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueInvertebrate Immune Response Mechanisms
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekZonMwUniversities Space Research Association
Mots-clésBiologyEpigeneticsGeneGeneticsCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Resistance and tolerance are two coexisting defense strategies for fighting infections. Resistance is mediated by signaling pathways that induce transcriptional activation of resistance factors that directly eliminate the pathogen. Tolerance refers to adaptations that limit the health impact of a given pathogen burden, without targeting the infectious agent. The key players governing immune tolerance are largely unknown. In Drosophila, the histone H3 lysine 9 (H3K9) methyltransferase G9a was shown to mediate tolerance to virus infection and oxidative stress (OS), suggesting that abiotic stresses like OS may also evoke tolerance mechanisms. In response to both virus and OS, stress resistance genes were overinduced in Drosophila G9a mutants, suggesting an intact but overactive stress response. We recently demonstrated that G9a promotes tolerance to OS by maintaining metabolic homeostasis and safeguarding energy availability, but it remained unclear if this mechanism also applies to viral infection, or is conserved in other species and stress responses. To address these questions, we analyzed publicly available datasets from Drosophila, mouse, and human in which global gene expression levels were measured in G9a-depleted conditions and controls at different time points upon stress exposure. RESULTS: In all investigated datasets, G9a attenuates the transcriptional stress responses that confer resistance against the encountered stressor. Comparative analysis of conserved G9a-dependent stress response genes suggests that G9a is an intimate part of the design principles of stress resistance, buffering the induction of promiscuous stress signaling pathways and stress-specific resistance factors. Importantly, we find stress-dependent downregulation of metabolic genes to also be dependent on G9a across all of the tested datasets. CONCLUSIONS: These results suggest that G9a sets the balance between activation of resistance genes and maintaining metabolic homeostasis, thereby ensuring optimal organismal performance during exposure to diverse types of stress across different species. We therefore propose G9a as a potentially conserved master regulator underlying the widely important, yet poorly understood, concept of stress tolerance.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,225 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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