Sarcolipin Inhibits Polymerization of Phospholamban to Induce Superinhibition of Sarco(endo)plasmic Reticulum Ca2+-ATPases (SERCAs)
Notice bibliographique
Résumé
Sarcolipin (SLN), a regulator of the sarco(endo)plasmic reticulum Ca(2+)-ATPase of fast-twitch skeletal muscle (SERCA1a), is also expressed in cardiac and slow-twitch skeletal muscles where phospholamban (PLN) and SERCA2a are expressed. Co-expression in HEK-293 cells of SLN tagged N-terminally with a FLAG epitope (NF-SLN), PLN, and SERCAs followed by measurement of the Ca(2+) dependence of Ca(2+) transport activity in isolated microsomal fractions showed that NF-SLN can reduce the apparent Ca(2+) affinity of both SERCA1a (DeltaK(Ca) = -0.22 +/- 0.01 pCa units) and SERCA2a (DeltaK(Ca) = -0.37 +/- 0.04 pCa units). When SERCA1a or SERCA2a were co-expressed with both NF-SLN and PLN, inhibition was synergistic, reducing DeltaK(Ca) by about -1.0 pCa units. Co-immunoprecipitation showed that NF-SLN increased the binding of PLN to SERCA, whereas PLN did not increase the binding of NF-SLN to SERCA. Elevated Ca(2+) dissociates both PLN and NF-SLN from their complexes with both SERCA1a and SERCA2a, but NF-SLN induced resistance to Ca(2+) dissociation of the PLN.SERCA complex. Co-immunoprecipitation of PLN and NF-SLN without SERCA showed that NF-SLN binds directly to PLN and that NF-SLN inhibits the formation of PLN pentamers. Thus the ability of NF-SLN to elevate the content of PLN monomers can account, at least in part, for the superinhibitory effects of NF-SLN in the presence of PLN.
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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 | 0,001 |
| 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 ».