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Enregistrement W1974318341 · doi:10.1371/journal.pgen.1004750

TIF-IA-Dependent Regulation of Ribosome Synthesis in Drosophila Muscle Is Required to Maintain Systemic Insulin Signaling and Larval Growth

2014· article· en· W1974318341 sur OpenAlexafffund
Abhishek Ghosh, Elizabeth J. Rideout, Savraj Grewal

Notice bibliographique

RevuePLoS Genetics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésBiologyCell biologyInsulinDrosophila melanogasterLarvaDrosophila (subgenus)RibosomeProtein biosynthesisTranslation (biology)GeneticsEndocrinologyRNAEcologyGeneMessenger RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The conserved TOR kinase signaling network links nutrient availability to cell, tissue and body growth in animals. One important growth-regulatory target of TOR signaling is ribosome biogenesis. Studies in yeast and mammalian cell culture have described how TOR controls rRNA synthesis-a limiting step in ribosome biogenesis-via the RNA Polymerase I transcription factor TIF-IA. However, the contribution of TOR-dependent ribosome synthesis to tissue and body growth in animals is less clear. Here we show in Drosophila larvae that ribosome synthesis in muscle is required non-autonomously to maintain normal body growth and development. We find that amino acid starvation and TOR inhibition lead to reduced levels of TIF-IA, and decreased rRNA synthesis in larval muscle. When we mimic this decrease in muscle ribosome synthesis using RNAi-mediated knockdown of TIF-IA, we observe delayed larval development and reduced body growth. This reduction in growth is caused by lowered systemic insulin signaling via two endocrine responses: reduced expression of Drosophila insulin-like peptides (dILPs) from the brain and increased expression of Imp-L2-a secreted factor that binds and inhibits dILP activity-from muscle. We also observed that maintaining TIF-IA levels in muscle could partially reverse the starvation-mediated suppression of systemic insulin signaling. Finally, we show that activation of TOR specifically in muscle can increase overall body size and this effect requires TIF-IA function. These data suggest that muscle ribosome synthesis functions as a nutrient-dependent checkpoint for overall body growth: in nutrient rich conditions, TOR is required to maintain levels of TIF-IA and ribosome synthesis to promote high levels of systemic insulin, but under conditions of starvation stress, reduced muscle ribosome synthesis triggers an endocrine response that limits systemic insulin signaling to restrict growth and maintain homeostasis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations27
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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