PIKfyve Inhibition Controls Inflammatory Gene Expression Networks and Activates TFEB via Oxidative Stress
Notice bibliographique
Résumé
Lysosomes have a myriad of roles in cells. Defective lysosomes cause cellular/organismal dysfunction, including infection or neurological diseases. Lysosomal adaptation enhances lysosomal functions. One adaptation pathway, controlled by transcription factor EB (TFEB), stimulates lysosomal genes, boosting the stress resolution capacity. TFEB is controlled by mTOR and PIKfyve, however whether responses align is unclear. How PIKfyve inhibition activates TFEB is also mysterious. Here, two projects explored the PIKfyve-TFEB pathway. First, using transcriptomics, qRT-PCR, and Western blots in wild-type and macrophages lacking TFEB/TFE3, PIKfyve and mTOR inhibition caused differential gene expression that was mostly TFEB-dependent. PIKfyve inhibition, possibly through TFEB, may promote anti-inflammation, increasing ATF3 and decreasing FOS and IL6RA. Second, fluorescent imaging showed PIKfyve inhibition disrupts mitochondrial dynamics and promotes ROS production, driving ROS-dependent TFEB activation. PIKfyve associated diseases are often assumed to be endo-lysosomal trafficking related, but our work suggests they may depend on gene expression changes and mitochondrial disruptions.
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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 | 0,001 |
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 ».