Liver sinusoidal endothelial cells induce BMP6 expression in response to non–transferrin-bound iron
Notice bibliographique
Résumé
Homeostatic adaptation to systemic iron overload involves transcriptional induction of bone morphogenetic protein 6 (BMP6) in liver sinusoidal endothelial cells (LSECs). BMP6 is then secreted to activate signaling of the iron hormone hepcidin (HAMP) in neighboring hepatocytes. To explore the mechanism of iron sensing by LSECs, we generated TfrcTek-Cre mice with endothelial cell-specific ablation of transferrin receptor 1 (Tfr1). We also used control Tfrcfl/fl mice to characterize the LSEC-specific molecular responses to iron using single-cell transcriptomics. TfrcTek-Cre animals tended to have modestly increased liver iron content (LIC) compared with Tfrcfl/fl controls but expressed physiological Bmp6 and Hamp messenger RNA (mRNA). Despite a transient inability to upregulate Bmp6, they eventually respond to iron challenges with Bmp6 and Hamp induction, yet occasionally to levels slightly lower relative to LIC. High dietary iron intake triggered the accumulation of serum nontransferrin bound iron (NTBI), which significantly correlated with liver Bmp6 and Hamp mRNA levels and elicited more profound alterations in the LSEC transcriptome than holo-transferrin injection. This culminated in the robust induction of Bmp6 and other nuclear factor erythroid 2-related factor 2 (Nrf2) target genes, as well as Myc target genes involved in ribosomal biogenesis and protein synthesis. LSECs and midzonal hepatocytes were the most responsive liver cells to iron challenges and exhibited the highest expression of Bmp6 and Hamp mRNAs, respectively. Our data suggest that during systemic iron overload, LSECs internalize NTBI, which promotes oxidative stress and thereby transcriptionally induces Bmp6 via Nrf2. Tfr1 appears to contribute to iron sensing by LSECs, mostly under low iron conditions.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».