Feedback loop between hepatocyte nuclear factor 1α and endoplasmic reticulum stress mitigates liver injury by downregulating hepatocyte apoptosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hepatocyte nuclear factor alpha (HNF1α), endoplasmic reticulum (ER) stress, and hepatocyte apoptosis contribute to severe acute exacerbation (SAE) of liver injury. Here, we explore HNF1α–ER stress-hepatocyte apoptosis interaction in liver injury. LO2, HepG2 and SK-Hep1 cells were treated with thapsigargin (TG) or tunicamycin (TM) to induce ER stress. Carbon tetrachloride (CCl4) was used to induce acute liver injury in mice. Low-dose lipopolysaccharide (LPS) exacerbated liver injury in CCl4-induced mice. Significant apoptosis, HNF1α upregulation, and nuclear factor kappa B (NF-κB) activation were observed in human-derived hepatocytes during ER stress. Knockdown of Rela, NF-κB p65, inhibited the HNF1α upregulation. Following CCl4 treatment ER stress, apoptosis, HNF1α expression and RelA phosphorylation were significantly increased in mice. HNF1α knockdown reduced activating transcription factor 4 (ATF4) expression, and aggravated ER stress as well as hepatocyte apoptosis in vivo and in vitro. The double fluorescent reporter gene assay confirmed that HNF1α regulated the transcription of ATF4 promoter. LPS aggravated CCl4-induced liver injury and reduced HNF1α, and ATF4 expression. Therefore, in combination, HNF1α and ER stress could be mutually regulated forming a feedback loop, which helps in protecting the injured liver by down-regulating hepatocyte apoptosis. Low-dose LPS aggravates hepatocyte apoptosis and promotes the SAE of liver injury by interfering with the feedback regulation of HNF1α and ER stress in acute liver injury.
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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 ».