Aldehyde dehydrogenase 2 and PARP1 interaction modulates hepatic HDL biogenesis by LXRα-mediated ABCA1 expression
Notice bibliographique
Résumé
HDL cholesterol (HDL-C) predicts risk of cardiovascular disease (CVD), but the factors regulating HDL are incompletely understood. Emerging data link CVD risk to decreased HDL-C in 8% of the world population and 40% of East Asians who carry an SNP of aldehyde dehydrogenase 2 (ALDH2) rs671, responsible for alcohol flushing syndrome; however, the underlying mechanisms remain unknown. We found significantly decreased HDL-C with increased hepatosteatosis in ALDH2-KO (AKO), ALDH2/LDLR-double KO (ALKO), and ALDH2 rs671-knock-in (KI) mice after consumption of a Western diet. Metabolomics identified ADP-ribose as the most significantly increased metabolites in the ALKO mouse liver. Moreover, ALDH2 interacted with poly(ADP-ribose) polymerase 1 (PARP1) and attenuated PARP1 nuclear translocation to downregulate poly(ADP-ribosyl)ation of liver X receptor α (LXRα), leading to an upregulation of ATP-binding cassette transporter A1 (ABCA1) and HDL biogenesis. Conversely, AKO or ALKO mice exhibited lower HDL-C with ABCA1 downregulation due to increased nuclear PARP1 and upregulation of LXRα poly(ADP-ribosyl)ation. Consistently, PARP1 inhibition rescued ALDH2 deficiency-induced fatty liver and elevated HDL-C in AKO mice. Interestingly, KI mouse or human liver tissues showed ABCA1 downregulation with increased nuclear PARP1 and LXRα poly(ADP-ribosyl)ation. Our study uncovered a key role of ALDH2 in HDL biogenesis through the LXRα/PARP1/ABCA1 axis, highlighting a potential therapeutic strategy in CVD.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».