Defining the Contribution of AMP-activated Protein Kinase (AMPK) and Protein Kinase C (PKC) in Regulation of Glucose Uptake by Metformin in Skeletal Muscle Cells
Notice bibliographique
Résumé
The importance of AMP-activated protein kinase (AMPK) and protein kinase C (PKC) as effectors of metformin (Met) action on glucose uptake (GU) in skeletal muscle cells was investigated. GU in L6 myotubes was stimulated 2-fold following 16 h of Met treatment and acutely enhanced by insulin in an additive fashion. Insulin-stimulated GU was sensitive to PI3K inhibition, whereas that induced by Met was not. Met and its related biguanide, phenformin, stimulated AMPK activation/phosphorylation to a level comparable with that induced by the AMPK activator, 5-amino-1-β-d-ribofuranosyl-imidazole-4-carboxamide (AICAR). However, the increase in GU elicited by AICAR was significantly lower than that induced by either biguanide. Expression of a constitutively active AMPK mimicked the effects of AICAR on GU, whereas a dominant interfering AMPK or shRNA silencing of AMPK prevented AICAR-stimulated GU and Met-induced AMPK signaling but only repressed biguanide-stimulated GU by ∼20%. Consistent with this, analysis of GU in muscle cells from α1(-/-)/α2(-/-) AMPK-deficient mice revealed a significant retention of Met-stimulated GU, being reduced by ∼35% compared with that of wild type cells. Atypical PKCs (aPKCs) have been implicated in Met-stimulated GU, and in line with this, Met and phenformin induced activation/phosphorylation of aPKC in L6 myotubes. However, although cellular depletion of aPKC (>90%) led to loss in biguanide-induced aPKC phosphorylation, it had no effect on Met-stimulated GU, whereas inhibitors targeting novel/conventional PKCs caused a significant reduction in biguanide-induced GU. Our findings indicate that although Met activates AMPK, a significant component of Met-stimulated GU in muscle cells is mediated via an AMPK-independent mechanism that involves novel/conventional PKCs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,001 |
| 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 ».