The Identification of Novel Proteins That Interact With the GLP-1 Receptor and Restrain its Activity
Notice bibliographique
Résumé
Glucagon-like peptide 1 receptor (GLP-1R) controls diverse physiological functions in tissues including the pancreatic islets, brain, and heart. To understand the mechanisms that control glucagon-like peptide 1 (GLP-1) signaling better, we sought to identify proteins that interact with the GLP-1R using a membrane-based split ubiquitin yeast two-hybrid (MYTH) assay. A screen of a human fetal brain cDNA prey library with an unliganded human GLP-1R as bait in yeast revealed 38 novel interactor protein candidates. These interactions were confirmed in mammalian Chinese hamster ovarian cells by coimmunoprecipitation. Immunofluorescence was used to show subcellular colocalization of the interactors with GLP-1R. Cluster analysis revealed that the interactors were primarily associated with signal transduction, metabolism, and cell development. When coexpressed with the GLP-1R in Chinese hamster ovarian cells, 15 interactors significantly altered GLP-1-induced cAMP accumulation. Surprisingly, all 15 proteins inhibited GLP-1-activated cAMP. Given GLP-1's prominent role as an incretin, we then focused on 3 novel interactors, SLC15A4, APLP1, and AP2M1, because they are highly expressed and localized to the membrane in mouse insulinoma β-cells. Small interfering RNA-mediated knockdown of each candidate gene significantly enhanced GLP-1-induced insulin secretion. In conclusion, we have generated a novel GLP-1R-protein interactome, identifying several interactors that suppress GLP-1R signaling. We suggest that the inhibition of these interactors may serve as a novel strategy to enhance GLP-1R activity.
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 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 ».