Role of Human Antigen R (HuR) in the Regulation of Pulmonary ACE2 Expression
Notice bibliographique
Résumé
Patients with COPD may be at an increased risk for severe illness from COVID-19 because of ACE2 upregulation, the entry receptor for SARS-CoV-2. Chronic exposure to cigarette smoke, the main risk factor for COPD, increases pulmonary ACE2. How ACE2 expression is controlled is not known but may involve HuR, an RNA binding protein that increases protein expression by stabilizing mRNA. We hypothesized that HuR would increase ACE2 protein expression. We analyzed scRNA-seq data to profile ELAVL1 expression in distinct respiratory cell populations in COVID-19 and COPD patients. HuR expression and cellular localization was evaluated in COPD lung tissue by multiplex immunohistochemistry and in human lung cells by imaging flow cytometry. The regulation of ACE2 expression was evaluated using siRNA-mediated knockdown of HuR. There is a significant positive correlation between ELAVL1 and ACE2 in COPD cells. HuR cytoplasmic localization is higher in smoker and COPD lung tissue; there were also higher levels of cleaved HuR (CP-1). HuR binds to ACE2 mRNA but knockdown of HuR does not change ACE2 protein levels in primary human lung fibroblasts (HLFs). Our work is the first to investigate the association between ACE2 and HuR. Further investigation is needed to understand the mechanistic underpinning behind the regulation of ACE2 expression.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».