HDAC1 overexpression promoted by METTL3-IGF2BP2 inhibits FGF21 expression in metabolic syndrome-related liver injury
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic syndrome (MetS) represents a cluster of diseases that includes diabetes and insulin resistance. A combination of these metabolic disorders damages liver function. We hypothesized here that histone deacetylase 1 (HDAC1) inhibits fibroblast growth factor 21 (FGF21) expression through histone deacetylation, thereby accentuating liver injury in rats with MetS. MetS rats induced by a high-fat diet were monitored weekly for blood pressure and body weight measurement. The changes of hepatic injury parameters were also measured. The pathological changes in the liver were observed by HE staining and oil red O staining. We found that HDAC1 was increased in the liver of rats with MetS, while sh-HDAC1 reduced blood pressure, body weight, and hepatic injury parameters. Improvement of structural pathological alterations and reduction of lipid deposition were observed after HDAC1 inhibition. Notably, HDAC1 inhibited FGF21 expression through histone deacetylation. The hepatoprotective effects of sh-HDAC1 on rats were reversed by adenovirus-mediated knockdown of FGF21. Moreover, methyltransferase-like 3 (METTL3) mediated the N6-methyladenosine (m6A) modification of HDAC1 mRNA and increased its binding to IGF2BP2. Consistently, sh-METTL3 inhibited HDAC1 and increased FGF21 expression, thereby ameliorating liver injury in MetS rats. This study discovered that HDAC1 is capable of managing liver injury in MetS. Targeting HDAC1 may be an optimal treatment for MetS-related liver injury.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».