Transcriptome analysis of FOXO-dependent hypoxia gene expression identifies Hipk as a regulator of low oxygen tolerance in <i>Drosophila</i>
Notice bibliographique
Résumé
When exposed to low oxygen or hypoxia, animals must alter their metabolism and physiology to ensure proper cell-, tissue-, and whole-body level adaptations to their hypoxic environment. These alterations often involve changes in gene expression. While extensive work has emphasized the importance of the HIF-1 alpha transcription factor on controlling hypoxia gene expression, less is known about other transcriptional mechanisms. We previously identified the transcription factor FOXO as a regulator of hypoxia tolerance in Drosophila larvae and adults. Here, we use an RNA-sequencing approach to identify FOXO-dependent changes in gene expression that are associated with these tolerance effects. We found that hypoxia altered the expression of over 2,000 genes and that ∼40% of these gene expression changes required FOXO. We discovered that hypoxia exposure led to a FOXO-dependent increase in genes involved in cell signaling, such as kinases, GTPase regulators, and regulators of the Hippo/Yorkie pathway. Among these, we identified homeodomain-interacting protein kinase as being required for hypoxia survival. We also found that hypoxia suppresses the expression of genes involved in ribosome synthesis and egg production, and we showed that hypoxia suppresses tRNA synthesis and mRNA translation and reduces female fecundity. Among the downregulated genes, we discovered that FOXO was required for the suppression of many ribosomal protein genes and genes involved in oxidative phosphorylation, pointing to a role for FOXO in limiting energetically costly processes such as protein synthesis and mitochondrial activity upon hypoxic stress. This work uncovers a widespread role for FOXO in mediating hypoxia changes in gene expression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».