AICAR enhances insulin signaling via downregulation of miR-29
Notice bibliographique
Résumé
As an activator of AMPK, the effect of AICAR on insulin signaling has not been investigated extensively. PI3K-Akt is a critical node involved in the insulin signaling pathway. We observed that concomitant with the activation of AMPK by AICAR, the protein level of PI3K p85α and the insulin-induced phosphorylation of Akt were enhanced in mouse primary hepatocytes. Previously, we identified a group of AMPK-regulated miRNAs in hepatocytes. It is not clear whether miRNAs are related to the regulation of insulin signaling by AMPK. Here, we confirmed the negative regulation of miR-29 family members by AICAR treatment in mouse primary hepatocytes. Our results indicated that p85α is a direct target of miR-29 and is negatively regulated by miR-29b in hepatocytes. In agreement with the findings in vitro, we found that the expression of miR-29 and the protein levels of p85α were inversely correlated in the liver of fasted mice. Overexpression of miR-29b reduced the insulin-induced phosphorylation of Akt in hepatocytes, suggesting that miR-29 could serve as a negative regulator of insulin signaling. Furthermore, we found that overexpression of miR-29 could attenuate the effect of AICAR on p85α expression. Taken together, our results indicated that activation of AMPK may enhance insulin signaling via downregulation of miR-29.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».