Hsp10 and Hsp60 Suppress Ubiquitination of Insulin-like Growth Factor-1 Receptor and Augment Insulin-like Growth Factor-1 Receptor Signaling in Cardiac Muscle
Notice bibliographique
Résumé
We have investigated the effects of two heat shock proteins, Hsp10 and Hsp60, on insulin-like growth factor-1 receptor (IGF-1R) signaling in cardiac muscle cells. Neonatal cardiomyocytes were transduced with Hsp10 or Hsp60 via adenoviral vector. Compared with the cells transduced with a control vector, overexpression of Hsp10 or Hsp60 increased the abundance of IGF-1R and IGF-1-stimulated receptor autophosphorylation. Thus, Hsp10 and Hsp60 overexpression increased the number of functioning receptors and amplified activation of IGF-1R signaling. IGF-1 stimulation of MEK, Erk, p90Rsk, and Akt were accordingly augmented. Transducing cardiomyocytes with antisense Hsp60 oligonucleotides reduced Hsp60 expression, decreased the abundance of IGF-1R, attenuated IGF-1R autophosphorylation, and suppressed the pro-survival action of IGF-1 in cardiomyocytes. Using cycloheximide to inhibit protein synthesis did not alter the effect of Hsp60 on IGF-1R signaling, and IGF-1R mRNA levels were not up-regulated by Hsp10 or Hsp60. Additional experiments showed that Hsp10 and Hsp60 suppressed polyubiquitination of IGF-1 receptor. These data indicate that Hsp10 and Hsp60 can modulate IGF-1R signaling through post-translational modification. In animal models of diabetes, diabetic myocardium is associated with decreased abundance of Hsp60, increased ubiquitination of IGF-1R, and lower level of IGF-1R protein. Declined myocardial protection is a major feature of diabetic cardiomyopathy. These data suggest that decreased Hsp60 expression and subsequent decline of IGF-1R signaling may be a fundamental mechanism underlying the development of diabetic cardiomyopathy.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».