Regulation of PDGF‐stimulated SHIP2 tyrosine phosphorylation and association with Shc in 3T3‐L1 preadipocytes
Notice bibliographique
Résumé
In 3T3-L1 and human preadipocytes, insulin results in the isolated rise in phosphatidylinositol (PI)-3,4,5-P3, whereas PDGF produces PI(3,4)P2 in addition to PI(3,4,5)P3. SH2 domain-containing inositol 5-phosphatase 2 (SHIP2) converts PI(3,4,5)P3 into PI(3,4)P2. PDGF, but not insulin, stimulates SHIP2 tyrosine phosphorylation and its association with Shc in human and 3T3-L1 preadipocytes. We now demonstrate that SHIP2 tyrosine phosphorylation and association with Shc in PDGF-treated 3T3-L1 preadipocytes was reduced by bisindolylmaleimide I (BisI), an inhibitor of conventional/novel protein kinase C (PKC). However, the production of PI(3,4)P2 and PI(3,4,5)P3 by PDGF was unaffected by BisI. Activation of PKC by 12-O-tetradecanoylphorbol-13-acetate (TPA) was not sufficient to induce SHIP2 tyrosine phosphorylation. Furthermore, we identified threonine 958 (T958) as a novel PDGF-responsive SHIP2 phosphorylation site. Mutation of T958 to alanine reduced PDGF-stimulated SHIP2 tyrosine phosphorylation and association with Shc, but did not alter its anti-proliferative effect on preadipocytes. This study demonstrates that SHIP2 tyrosine phosphorylation and Shc association can be regulated by serine/threonine signaling pathways, either indirectly (via PKC), or directly (via T958). Interestingly, the anti-proliferative effect of SHIP2 T958A, as well as another SHIP2 mutant (Y986F, Y987F) that also displays defective tyrosine phosphorylation and Shc association, does not depend on these molecular events.
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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 | 0,001 | 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 ».