Chk2 Modulates Bmi1-Deficiency-Induced Renal Aging and Fibrosis via Oxidative Stress, DNA Damage, and p53/TGFβ1-Induced Epithelial-Mesenchymal Transition
Notice bibliographique
Résumé
Renal aging may lead to fibrosis and dysfunction, yet underlying mechanisms remain unclear.We explored whether deficiency of the Polycomb protein Bmi1 causes renal aging via DNA damage response (DDR) activation, inducing renal tubular epithelial cell (RTEC) senescence and epithelial-mesenchymal transition (EMT).Bmi1 knockout mice exhibited oxidative stress, DDR activation, RTEC senescence, senescence-associated secretory phenotype (SASP), and age-related fibrosis in kidneys.Bmi1 deficiency impaired renal structure and function, increasing serum creatinine/urea, reducing creatinine clearance, and decreasing cortical thickness and glomerular number.However, knockout of the serine-threonine kinase Chk2 alleviated these aging phenotypes.Transcriptomics identified transforming growth factor beta 1 (TGFβ1) upregulation in Bmi1-deficient RTECs, but TGFβ1 was downregulated upon Chk2 knockout.The tumor suppressor protein p53 transcriptionally activated TGFβ1, promoting EMT in RTECs.Bmi1 knockout or oxidative stress (induced with H2O2) increased TGFβ1 expression, and EMT in RTECs and was partly reversed by p53 inhibition.Together, Bmi1 deficiency causes oxidative stress and DDR-mediated RTEC senescence/SASP, thus activating p53 and TGFβ1 to induce EMT and age-related fibrosis.However, blocking DDR (via Chk2 knockout) or p53 ameliorates these changes.Our study reveals mechanisms whereby Bmi1 preserves renal structure and function during aging by suppressing DDR and p53/TGFβ1-mediated EMT.These pathways represent potential targets for detecting and attenuating age-related renal decline.
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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) | 0,002 | 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.
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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 ».