Aging modifies the enzymatic activities involved in 2‐arachidonoylglycerol metabolism
Notice bibliographique
Résumé
One of the principal monoacylglycerol (MAG) species in animal tissues is 2-arachidonoylglycerol (2-AG), and the diacylglycerol lipase (DAGL) pathway is the most important 2-AG biosynthetic pathway proposed to date. Lysophosphatidate phosphatase (LPAase) activity is part of another 2-AG-forming pathway in which monoacylglycerol lipase (MAGL) is the major degrading enzyme. The purpose of this study was to analyze the manner in which DAGL, LPAase, and MAGL enzymes are modified in the central nervous system (CNS) during aging. To this end, diacylglycerols (DAGs) and MAGs of different composition were used as substrates of DAGL and MAGL, respectively. All enzymatic activities were evaluated in membrane and soluble fractions as well as in synaptic terminals from the cerebral cortex (CC) of adult and aged rats. Results related to 2-AG metabolism show that aging: (a) decreases DAGL-α expression in the membrane fraction whereas in synaptosomes it increases DAGL-β and decreases MAGL expression; (b) decreases LPAase activity in both membrane and soluble fractions; (c) decreases DAGL and stimulates LPAase activities in CC synaptic terminals; (d) stimulates membrane-associated MAGL-coupled DAGL activity; and (e) stimulates MAGL activity in CC synaptosomes. Our results also reveal that during aging the net balance between the enzymatic activities involved in 2-AG synthesis and breakdown is low availability of 2-AG in CC membrane fractions and synaptic terminals. Taken together, our results lead us to conclude that these enzymes play crucial roles in the regulation of 2-AG tissue levels during aging.
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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 | 0,000 | 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 ».