Unravelling a role of LRPPRC in peroxisomal lipid metabolism through lipidomic investigations in human and mouse
Notice bibliographique
Résumé
Rationale LRPPRC (leucine‐rich pentatricopeptide repeat‐containing protein) is commonly described as a regulator of RNA metabolism in both mitochondria and nuclei, but the overall biological impact of this role remains unclear. Integrative genomics analyses have revealed that mutations in the LRPPRC gene were causing the cytochrome c oxidase defect in the French‐Canadian variant of Leigh Syndrome (LSFC) (Mootha et al. 2003). More recently, a targeted metabolomics study in LSFC patients highlighted specific markers reflecting mitochondrial metabolic perturbations for various nutrients including fatty acids (Thompson‐Legault et al. 2015). The role of LRPPRC in lipid metabolism remains, however, to be better deciphered. Goal & Methods To dissect the role of LRPPRC in lipid metabolism, we have analyzed plasma from LSFC patients as well as plasma and livers from hepato‐specific KO‐LRPPRC mice using a combination of mass spectrometry (MS)‐based approaches. These include: (1) an untargeted and comprehensive lipidomic workflow, which enables the coverage of > 1300 unique lipid entities, and (2) targeted lipidomic analyses to probe fatty acid (FA) metabolism through acylcarnitines (ACs) profiling (covering >100 species) or cholesterol catabolism into bile acids (BAs; 9 (un)conjugated species). Results The lipidomic profile observed in LSFC patients is typically characteristic of peroxisomal dysfunction as revealed by a: (i) 2‐fold decrease in plasmalogens (Pls; p<0.01), (ii) 2‐fold decrease in conjugate BAs such as glyco‐(G), glycodeoxy‐(GD) (p<0.001) and tauro‐(T) (p<0.05) cholic acids (CA), and (iii) 1.5‐fold increase in specific AC species, namely those with odd chains or > 20 carbons (p<0.05). These results in humans were corroborated in transgenic mice. Indeed, in plasma, there is a 1.5‐fold decrease in Pls (p<0.05). In addition, in liver, several results point out to a remodeling of peroxisomal metabolism. These include: (i) an imbalance in BA conjugation (10‐fold increase in CA, p<0.01; 1.4‐fold decrease in GDCA, p<0.05) and a 4‐ to 10‐fold increase in odd chain and >20 carbons ACs (p<0.01). This notion is further substantiated by changes in gene and/or protein expression levels for: (i) catalase, a classical marker of peroxisome content (+16%; protein, p<0.001), (ii) ACOX1, marker of peroxisomal β‐oxidation (−40%; protein, p<0.05) and (iii) several peroxins (Pex) involved in peroxisome biogenesis and transport, namely Pex11β, Pex14, Pex19, Pex1 and Pex 10 (up to +60%; mRNA; p<0.05). Conclusion Collectively there results highlight a novel role for LRPPRC in the regulation of lipid metabolism beyond mitochondria, namely in peroxisomes. Whether peroxisomal lipid perturbations are specific to LRPPRC gene defect or represent a common feature of mitochondrial dysfunction remain, however, to be further ascertained. Support or Funding Information This work was supported by the “Fondation Grand défi Pierre Lavoie”.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».