Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
BZ
Baocheng Zhao
Author with expertise in Mitochondrial Dynamics and Reactive Oxygen Species Regulation
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
3
(100% Open Access)
Cited by:
201
h-index:
6
/
i10-index:
4
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

RNA sequencing reveals the expression profiles of circRNA and indicates that circDDX17 acts as a tumor suppressor in colorectal cancer

Xiang‐Nan Li et al.Dec 1, 2018
Circular RNA (circRNA) is a novel class of noncoding RNAs with functions in various pathophysiological activities. However, the expression profiles and functions of circRNAs in colorectal cancer (CRC) remain largely unknown.High-throughput RNA sequencing (RNA-seq) was performed to assess circRNA expression profiles in 4 paired CRC tissues, and significantly dysregulated circRNAs were validated by quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT-PCR). Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway enrichment analyses were performed to predict the potential functions of dysregulated circRNAs. Target miRNAs of circRNAs were predicted using miRanda software, and were further analyzed combining DIANA-miRPath v.3 platform (Reverse Search module) with KEGG pathways of COLORECTAL CANCER and MicroRNAs in cancer (Entry: map05210 and map05206). CircRNA-miRNA interaction networks were constructed using Cytoscape software. Expression levels of a significantly down-regulated circRNA, circDDX17 (hsa_circ_0002211), was detected by qRT-PCR in 60 paired CRC tissues. CircDDX17 was knockdown by siRNA, and the biological functions of circDDX17 were examined in CRC cell lines.Totally 448 differentially expressed circRNAs were identified, including 394 up-regulated and 54 down-regulated circRNAs. qRT-PCR validation confirmed the reliability of the RNA-Seq data. GO and KEGG analyses revealed that these dysregulated circRNAs were potentially implicated in CRC pathogenesis. Analyses by combining miRanda and miRPath softwares with KEGG pathways suggested that the miRNAs targeted by the top 10 dysregulated circRNAs were associated with the KEGG pathways of COLORECTAL CANCER and MicroRNAs in cancer, indicating that circRNA-miRNA interactions might play important functional roles in the initiation and progression of CRC. The results of qRT-PCR for circDDX17 in 60 paired CRC tissues showed that circDDX17 was significantly down-regulated in CRC tissues and associated with unfavorable clinicopathological parameters. In vitro experiments showed that silencing of circDDX17 promoted CRC cell proliferation, migration, invasion, and inhibited apoptosis.In conclusion, we have identified numerous circRNAs that are dysregulated in CRC tissues compared with adjacent normal mucosa tissues. Bioinformatic analyses suggested that these dysregulated circRNAs might play important functional roles in CRC tumorigenesis. CircDDX17 functions as a tumor suppressor and could serve as a potential biomarker and a therapeutic target for CRC.
0
Citation200
0
Save
0

FNDC5 prevents oxidative stress and neuronal apoptosis after traumatic brain injury through SIRT3-dependent regulation of mitochondrial quality control

Yufeng Ge et al.May 27, 2024
Abstract Mitochondrial dysfunction and oxidative stress are important mechanisms for secondary injury after traumatic brain injury (TBI), which result in progressive pathophysiological exacerbation. Although the Fibronectin type III domain-containing 5 (FNDC5) was reported to repress oxidative stress by retaining mitochondrial biogenesis and dynamics, its possible role in the secondary injury after TBI remain obscure. In present study, we observed that the level of serum irisin (the cleavage product of FNDC5) significantly correlated with the neurological outcomes of TBI patients. Knockout of FNDC5 increased the lesion volume and exacerbated apoptosis and neurological deficits after TBI in mice, while FNDC5 overexpression yielded a neuroprotective effect. Moreover, FNDC5 deficiency disrupted mitochondrial dynamics and function. Activation of Sirtuin 3 (SIRT3) alleviated FNDC5 deficiency-induced disruption of mitochondrial dynamics and bioenergetics. In neuron-specific SIRT3 knockout mice, FNDC5 failed to attenuate TBI-induced mitochondrial damage and brain injuries. Mechanically, FNDC5 deficiency led to reduced SIRT3 expression via enhanced ubiquitin degradation of transcription factor Nuclear factor erythroid 2-related factor 2 (NRF2), which contributed to the hyperacetylation and inactivation of key regulatory proteins of mitochondrial dynamics and function, including OPA1 and SOD2. Finally, engineered RVG29-conjugated nanoparticles were generated to selectively and efficiently deliver irisin to the brain of mice, which yielded a satisfactory curative effect against TBI. In conclusion, FNDC5/irisin exerts a protective role against acute brain injury by promoting SIRT3-dependent mitochondrial quality control and thus represents a potential target for neuroprotection after TBI.
0
Citation1
0
Save
0

Estimating Water Depth of Different Waterbodies Using Deep Learning Super Resolution from HJ-2 Satellite Hyperspectral Images

Shuangyin Zhang et al.Dec 8, 2024
Hyperspectral remote sensing images offer a unique opportunity to quickly monitor water depth, but how to utilize the enriched spectral information and improve its spatial resolution remains a challenge. We proposed a water depth estimation framework to improve spatial resolution using deep learning and four inversion methods and verified the effectiveness of different super resolution and inversion methods in three waterbodies based on HJ-2 hyperspectral images. Results indicated that it was feasible to use HJ-2 hyperspectral images with a higher spatial resolution via super resolution methods to estimate water depth. Deep learning improves the spatial resolution of hyperspectral images from 48 m to 24 m and shows less information loss with peak signal-to-noise ratio (PSNR), structural similarity (SSIM), and spectral angle mapper (SAM) values of approximately 37, 0.92, and 2.42, respectively. Among four inversion methods, the multilayer perceptron demonstrates superior performance for the water reservoir, achieving the mean absolute error (MAE) and the mean absolute percentage error (MAPE) of 1.292 m and 22.188%, respectively. For two rivers, the random forest model proves to be the best model, with an MAE of 0.750 m and an MAPE of 10.806%. The proposed method can be used for water depth estimation of different water bodies and can improve the spatial resolution of water depth mapping, providing refined technical support for water environment management and protection.