Adding Some “Splice” to Stress Eating: Autophagy, ESCRT and Alternative Splicing Orchestrate the Cellular Stress Response
Notice bibliographique
Résumé
Autophagy is a widely studied self-renewal pathway that is essential for degrading damaged cellular organelles or recycling biomolecules to maintain cellular homeostasis, particularly under cellular stress. This pathway initiates with formation of an autophagosome, which is a double-membrane structure that envelopes cytosolic components and fuses with a lysosome to facilitate degradation of the contents. The endosomal sorting complexes required for transport (ESCRT) proteins play an integral role in controlling autophagosome fusion events and disruption to this machinery leads to autophagosome accumulation. Given the central role of autophagy in maintaining cellular health, it is unsurprising that dysfunction of this process is associated with many human maladies including cancer and neurodegenerative diseases. The cell can also rapidly respond to cellular stress through alternative pre-mRNA splicing that enables adaptive changes to the cell's proteome in response to stress. Thus, alternative pre-mRNA splicing of genes that are involved in autophagy adds another layer of complexity to the cell's stress response. Consequently, the dysregulation of alternative splicing of genes associated with autophagy and ESCRT may also precipitate disease states by either reducing the ability of the cell to respond to stress or triggering a maladaptive response that is pathogenic. In this review, we summarize the diverse roles of the ESCRT machinery and alternative splicing in regulating autophagy and how their dysfunction can have implications for human disease.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».