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Enregistrement W7132871604

Mechanisms of LDL Transcytosis during Basal and Inflammatory States

2024· dissertation· W7132871604 sur OpenAlexafffund
Erika Lynn Jang

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCaveolin-1 and cellular processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTranscytosisScavenger receptorEndotheliumParacellular transportLDL receptorInflammationRegulatorReceptor
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronary artery disease is a leading cause of mortality worldwide. There is abundant literature concerning the late stages of its underlying cause, atherosclerosis, which is initiated by deposition of low-density lipoproteins (LDL) under the endothelium of arteries to form plaques. This process also involves the inflammatory system at most stages, from recruitment of leukocytes to expression of pro-inflammatory cytokines, such that it is now recognized that atherosclerosis is a chronic inflammatory disease. However, the route of LDL passage across the endothelium has historically been overlooked. It was previously believed that LDL crossed by paracellular transport via gaps between endothelial cells. Conversely, newer research supports the notion that LDL crosses through individual endothelial cells by an active process termed transcytosis, and that LDL transcytosis contributes to atherogenesis and is stimulated by various pro-atherogenic factors. The process initiates with uptake of LDL via receptors scavenger receptor BI (SR-BI) and activin receptor-like kinase 1 (ALK1) in caveolae. The canonical LDL receptor (LDLR) is not required. Nevertheless, the mechanisms of LDL transcytosis under basal and inflammatory states are still largely unknown. Here, I show that inflammation by IL-1β increased LDL transcytosis in vitro and in vivo through LDLR, the GTPase Rab27a, and the Rab27a effector, JFC1. This has implications for atherosclerosis since LDLR is not required for basal LDL transcytosis and Rab27a is a novel regulator of LDL transcytosis. I also show that novel mediators of LDL transcytosis can be identified by performing mass spectrometry on isolated membrane microdomains containing caveolin-1, the scaffolding protein in caveolae. Using this method, myosin heavy chain 9 (MYH9) was identified. MYH9 was found to mediate exocytosis of LDL during transcytosis in vitro. In vivo, endothelial MYH9 was involved in accumulation of LDL within the aortic endothelium of mice and also contributed to atherogenesis without affecting plasma lipid levels. MYH9 also has implications in human disease – public human RNA datasets showed greater MYH9 RNA expression in atherosclerotic tissues compared to controls. Furthermore, inflammation (TNFα)-stimulated transcytosis of LDL required MYH9. In summary, we have characterized novel pathways for basal and inflammation-induced LDL transcytosis. These findings have important implications for atherogenesis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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