Sequestering sequestosome 1 via S-acylation in autophagy, Huntington disease, and beyond
Notice bibliographique
Résumé
Protein mislocalization and aggregation are hallmark features in neurodegeneration. As proteins mislocalize, proteostasis deficiency and protein aggregation typically follow. Autophagy is a crucial pathway for the removal of protein aggregates to maintain neuronal health, but is impaired in various neurodegenerative diseases, including Huntington disease (HD). We identified S-acylation, a reversible lipid modification of proteins, as an important regulator in protein trafficking and autophagy. SQSTM1 (sequestosome 1/p62) is an essential selective autophagy receptor for the sequestration of ubiquitinated cargoes within autophagosomes and subsequent delivery into lysosomes for degradation. Recently, we reported that S-acylation of SQSTM1 at the di-cysteine motif C289,290 directs SQSTM1 to lysosomes. We further showed that SQSTM1 S-acylation is significantly reduced in brains from both HD patients and mouse HD model, which may result in the cargo sequestration defect within autophagosomes in HD. Treatment with palmostatin B, a deacylation inhibitor, significantly increases SQSTM1 localization to lysosomes. Our work highlights SQSTM1 S-acylation as a novel potential therapeutic strategy in HD. As a crucial autophagy component, our work suggests S-acylation of SQSTM1 may have a broader role in neurodegeneration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».