Adjusting extracellular pH restores proteostasis and extends lifespan in a yeast model of polyglutamine toxicity
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Impaired proteostasis is a hallmark of aging and is associated with several neurodegenerative diseases, including Huntington’s Disease (HD) where the polyglutamine (polyQ) expanded Huntingtin aggregates to form insoluble inclusions bodies (IBs) associated with neurotoxicity. Chronological lifespan (CLS) in yeast resembles many aspects of aging of non-dividing cells such as neurons. During chronological aging, acidification of the culture media due accumulation of acetic acid is one of the major cell-extrinsic factors contributing to age-related cell death. Thus, buffering media pH to prevent acidification significantly extends longevity. Here, we found that cells expressing pathogenic polyQ expansion proteins display increased sensitivity to acetic acid and shortened CLS. Buffering media pH promotes both polyQ aggregation into IBs and promotes longevity. We also found that growth at alkaline pH induces the activation of heat shock response (HSR) in young cells. Such hormetic HSR activation subsequently allowed aged cells to mount a proper HSR in response to stresses such as heat shock or polyQ misfolding, leading to lifespan extension. Our study thus provides new insight into how pH can promote proteotoxic stress resistance and longevity by modulating the HSR.
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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) | 0,001 | 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 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 ».