Sigma 1 Receptor Co-Localizes with NRF2 in Retinal Photoreceptor Cells
Notice bibliographique
Résumé
Sigma 1 receptor (Sig1R), a modulator of cell survival, has emerged as a novel target for retinal degenerative disease. Studies have shown that activation of Sig1R, using the high affinity ligand (+)-pentazocine ((+)-PTZ), improves cone function in a severe retinopathy model. The rescue is accompanied by normalization of levels of NRF2, a key transcription factor that regulates the antioxidant response. The interaction of Sig1R with a number of proteins has been investigated; whether it interacts with NRF2, however, is not known. We used co-immunoprecipitation (co-IP), proximity ligation assay (PLA), and electron microscopy (EM) immunodetection methods to investigate this question in the 661W cone photoreceptor cell line. For co-IP experiments, immune complexes were precipitated by protein A/G agarose beads and immunodetected using anti-NRF2 antibody. For PLA, cells were incubated with anti-Sig1R polyclonal and anti-NRF2 monoclonal antibodies, then subsequently with (-)-mouse and (+)-rabbit PLA probes. For EM analysis, immuno-EM gold labeling was performed using nanogold-enhanced labeling with anti-NRF2 and anti-Sig1R antibodies, and data were confirmed using colloidal gold labeling. The co-IP experiment suggested that NRF2 was bound in a complex with Sig1R. The PLA assays detected abundant orange fluorescence in cones, indicating that Sig1R and NRF2 were within 40 nm of each other. EM immunodetection confirmed co-localization of Sig1R with NRF2 in cells and in mouse retinal tissue. This study is the first to report co-localization of Sig1R-NRF2 and supports earlier studies implicating modulation of NRF2 as a mechanism by which Sig1R mediates retinal neuroprotection.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».