Lysosomal ATP Transporter SLC17A9 Controls Cell Viability via Regulating Cathepsin D
Notice bibliographique
Résumé
SLC17A9 (solute carrier family 17 member 9) functions as an ATP transporter in lysosomes as well as other secretory vesicles. SLC17A9 inhibition or silence leads to cell death. However, the molecular mechanisms causing cell death are unclear. In this study, we report that cell death induced by SLC17A9 deficiency is rescued by the transcription factor EB (TFEB), a master gene for lysosomal protein expression, suggesting that SLC17A9 deficiency may be the main cause of lysosome dysfunction, subsequently leading to cell death. Interestingly, Cathepsin D, a lysosomal aspartic protease, is inhibited by SLC17A9 deficiency. Heterologous expression of Cathepsin D successfully rescues lysosomal dysfunction and cell death induced by SLC17A9 deficiency. On the other hand, the activity of Cathepsin B, a lysosomal cysteine protease, is not altered by SLC17A9 deficiency, and Cathepsin B overexpression does not rescue lysosomal dysfunction and cell death induced by SLC17A9 deficiency. Our data suggest that lysosomal ATP and SLC17A9 play critical roles in lysosomal function and cell viability by regulating Cathepsin D activity.
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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) | 0,001 | 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 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 ».