Iron‐triggered signaling via <scp>ETS1</scp> and the p38/<scp>JNK MAPK</scp> pathway regulates <i>Bmp6</i> expression
Notice bibliographique
Résumé
BMP6 is an iron-sensing cytokine whose transcription in liver sinusoidal endothelial cells (LSECs) is enhanced by high iron levels, a step that precedes the induction of the iron-regulatory hormone hepcidin. While several reports suggested a cell-autonomous induction of Bmp6 by iron-triggered signals, likely via sensing of oxidative stress by the transcription factor NRF2, other studies proposed the dominant role of a paracrine yet unidentified signal released by iron-loaded hepatocytes. To further explore the mechanisms of Bmp6 transcriptional regulation, we used female mice aged 10-11 months, which are characterized by hepatocytic but not LSEC iron accumulation, and no evidence of systemic iron overload. We found that LSECs of aged mice exhibit increased Bmp6 mRNA levels as compared to young controls, but do not show a transcriptional signature characteristic of activated NFR2-mediated signaling in FACS-sorted LSECs. We further observed that primary murine LSECs derived from both wild-type and NRF2 knock-out mice induce Bmp6 expression in response to iron exposure. By analyzing transcriptomic data of FACS-sorted LSECs from aged versus young mice, as well as early after iron citrate injections, we identified ETS1 as a candidate transcription factor involved in Bmp6 transcriptional regulation. By performing siRNA-mediated knockdown, small-molecule treatments, and chromatin immunoprecipitation in primary LSECs, we show that Bmp6 transcription is regulated by iron via ETS1 and p38/JNK MAP kinase-mediated signaling, at least in part independently of NRF2. Thereby, these findings identify the new components of LSEC iron sensing machinery broadly associated with cellular stress responses.
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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) | 0,001 | 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 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 ».