A Transgenic Mouse Model to Study Glucose Transporter 4myc Regulation in Skeletal Muscle
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle is the major site for dietary glucose disposal, taking up glucose via glucose transporter 4 (GLUT4). Although subcellular fractionation studies demonstrate that insulin increases GLUT4 density in sarcolemma and transverse tubules, fractionation cannot discern GLUT4 vesicle-membrane association from insertion and exofacial exposure. Clonal muscle cultures expressing exofacially tagged GLUT4 have allowed quantification of GLUT4 exposure at the cell surface, its exocytosis, endocytosis, and partner proteins. We hypothesized that transgenic expression of GLUT4myc in skeletal muscles would provide a useful model to investigate GLUT4 biology in vivo. A homozygous mouse colony was generated expressing GLUT4myc driven by the muscle creatine kinase (MCK) promoter. GLUT4 protein levels were about 3-fold higher in hindlimb muscles of MCK-GLUT4myc transgenic mice compared with littermates (P < 0.05). Insulin (12 nm, 30 min) induced a 2.1-fold increase in surface GLUT4myc detected by immunofluorescence of the exofacial myc epitope in nonpermeabilized muscle fiber bundles (P < 0.05). Glucose uptake and surface GLUT4myc levels were 3.5- and 3-fold higher, respectively, in giant membrane vesicles blebbed from hindlimb muscles of insulin-stimulated transgenic mice compared with unstimulated counterparts (P < 0.05). Muscle contraction also elevated both parameters, an effect partially additive to insulin's. GLUT4myc immunoprecipitation with anti-myc antibodies avoids interfering with associated intracellular binding proteins. Tether, containing a UBX domain, for GLUT4 coimmunoprecipitated with GLUT4myc and insulin stimulation significantly decreased such association (P < 0.05). MCK-GLUT4myc transgenic mice are thus useful to quantify exofacial GLUT4 exposure at the sarcolemma and GLUT4 binding partners in skeletal muscle, essential elements in the investigation of muscle GLUT4 regulation in physiological and pathological states in vivo.
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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 ».