Motif affinity and mass spectrometry proteomic approach for the discovery of cellular AMPK targets: Identification of mitochondrial fission factor as a new AMPK substrate
Notice bibliographique
Résumé
AMP-activated protein kinase (AMPK) is a key cellular energy sensor and regulator of metabolic homeostasis. Although it is best known for its effects on carbohydrate and lipid metabolism, AMPK is implicated in diverse cellular processes, including mitochondrial biogenesis, autophagy, and cell growth and proliferation. To further our understanding of energy homeostasis through AMPK-dependent processes, the design and application of approaches to identify and characterise novel AMPK substrates are invaluable. Here, we report an affinity proteomicstrategy for the discovery and validation of AMPK targets using an antibody to isolate proteins containing the phospho-AMPK substrate recognition motif from hepatocytes that had been treated with pharmacological AMPK activators. We identified 57 proteins that were uniquely enriched in the activator-treated hepatocytes, but were absent in hepatocytes lacking AMPK. We focused on two candidates, cingulin and mitochondrial fission factor (MFF), and further characterised/validated them as AMPK-dependent targets by immunoblotting with phosphorylation site-specific antibodies. A small-molecule AMPK activator caused transient phosphorylation of endogenous cingulin at S137 in intestinal Caco2 cells. Multiple splice-variants of MFF appear to express in hepatocytes and we identified a common AMPK-dependent phospho-site (S129) in all the 3 predominant variants spanning the mass range and a short variant-specific site (S146). Collectively, our proteomic-based approach using a phospho-AMPK substrate antibody in combination with genetic models and selective AMPK activators will provide a powerful and reliable platform for identifying novel AMPK-dependent cellular targets.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».