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Enregistrement W4403721623 · doi:10.1101/2024.10.23.619800

NINJ1 is activated by calcium-driven plasma membrane lipid scrambling during lytic cell death

2024· preprint· en· W4403721623 sur OpenAlexaff
Jazlyn P. Borges, Liron David, Allen Volchuk, Brenda Carla Rosendo Martins, Ruiqi Cai, Hao Wu, Spencer A. Freeman, Neil M. Goldenberg, Michael W. Salter, Benjamin E. Steinberg

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScramblingLytic cycleCalciumMembraneCell biologyChemistryProgrammed cell deathBiophysicsApoptosisBiochemistryBiologyVirologyComputer scienceVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract NINJ1 is the terminal executioner of cellular rupture in multiple lytic cell death pathways through its clustering in the plasma membrane. Its activation trigger, however, remains unknown. We found that NINJ1-mediated plasma membrane rupture depends on calcium influx into the cell, which suffices to induce NINJ1-mediated rupture. Using genetic and pharmacologic approaches in macrophages, we show calcium drives membrane rupture through phospholipid scrambling by the calcium-activated scramblase TMEM16F. We next tested whether this calcium-activated NINJ1 mechanism is the elusive pathway by which extracellular ATP stimulates cellular rupture. We show that ATP-stimulation of P2X7R induces NINJ1-mediated cell lysis via calcium influx and TMEM16F lipid scrambling, independently of inflammasomes, pannexins and gasdermin D. Our work reveals the mechanism of NINJ1 activation and solves the long-standing mystery of ATP-induced cytolysis. Summary Elevated cytosolic calcium drives NINJ1-mediated cellular rupture during lytic cell death through plasma membrane lipid scrambling.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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