The Mixed-Lineage Kinase DLK Is a Key Regulator of 3T3-L1 Adipocyte Differentiation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The mixed-lineage kinase (MLK) family member DLK has been proposed to serve as a regulator of differentiation in various cell types; however, its role in adipogenesis has not been investigated. In this study, we used the 3T3-L1 preadipocyte cell line as a model to examine the function of DLK in adipocyte differentiation. METHODS AND FINDINGS: Immunoblot analyses and kinase assays performed on 3T3-L1 cells showed that the expression and activity of DLK substantially increase as differentiation occurs. Interestingly, DLK appears crucial for differentiation since its depletion by RNA interference impairs lipid accumulation as well as expression of the master regulators of adipogenesis C/EBPalpha and PPARgamma2 at both the mRNA and protein levels. In contrast, neither the expression nor the DNA binding activity of C/EBPbeta, an activator for C/EBPalpha and PPARgamma, is affected by DLK loss. CONCLUSIONS: Taken together, these results suggest that DLK is important for expression of mature adipocyte markers and that its action most likely takes place via regulation of C/EBPbeta transcriptional activity and/or initiation of C/EBPalpha and PPARgamma2 gene transcription.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».