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Enregistrement W4391401303 · doi:10.1002/ajh.27223

Iron‐triggered signaling via <scp>ETS1</scp> and the p38/<scp>JNK MAPK</scp> pathway regulates <i>Bmp6</i> expression

2024· article· en· W4391401303 sur OpenAlexfundno aff
Gabriela Zurawska, Aneta Jończy, Marta Niklewicz, Zuzanna Sas, Izabela Rumieńczyk, Maria Kulecka, Katarzyna Piwocka, Tomasz P. Rygiel, Michał Mikuła, Katarzyna Mleczko‐Sanecka

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Hematology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNarodowym Centrum NaukiInstytut Biologii Doswiadczalnej im. M. Nenckiego PANNarodowe Centrum NaukiInstitute of GeneticsAmgen
Mots-clésp38 mitogen-activated protein kinasesMAPK/ERK pathwaySignal transductionCell biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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