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 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 ».