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Enregistrement W4387541727 · doi:10.1101/2023.10.11.561600

Reduced S-acylation of SQSTM1/p62 in Huntington disease is associated with impaired autophagy

2023· preprint· en· W4387541727 sur OpenAlexafffund
Fatima Abrar, Martyn C. Davies, Ashish Kumar, Alexis Dang, Yvonne Nguyen, Jennifer A. Collins, Nicholas S. Caron, J.S. Choudhary, Shaun S. Sanders, Mark O. Collins, Michael R. Hayden, Dale D. O. Martin

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutophagy in Disease and Therapy
Établissements canadiensUniversity of GuelphChild and Family Research InstituteUniversity of British ColumbiaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRoyal Society
Mots-clésAutophagySequestosome 1Cell biologyAcylationLysosomeFlux (metallurgy)ChemistryBiologyBiochemistryApoptosisEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Disruption of macroautophagy/autophagy has emerged as a common feature in many neurodegenerative diseases. Autophagy is a membrane-dependent pathway that requires many key regulators to quickly localize on and off membranes during induction promoting membrane fusion. Previously, our bioinformatic approaches have shown that autophagy and Huntington disease (HD) are enriched in S-acylated proteins. S-acylation involves the reversible addition of long chain fatty acids to promote membrane binding. Herein, we show that inhibition of S-acylation regulates the abundance of several key regulators of autophagy and leads to a partial block of autophagic flux. We show that the autophagy receptor SQSTM1/p62 (sequestosome 1) is S-acylated and directed to the lysosome. Importantly, we see that SQSTM1 S-acylation is significantly reduced in HD patient and mouse model brains, thus providing a novel mechanism for the generation of empty autophagosomes previously seen in HD models and patient cells.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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