Identification of IRS-1 Ser-1101 as a target of S6K1 in nutrient- and obesity-induced insulin resistance
Notice bibliographique
Résumé
S6K1 has emerged as a critical signaling component in the development of insulin resistance through phosphorylation and inhibition of IRS-1 function. This effect can be triggered directly by nutrients such as amino acids or by insulin through a homeostatic negative-feedback loop. However, the role of S6K1 in mediating IRS-1 phosphorylation in a physiological setting of nutrient overload is unresolved. Here we show that S6K1 directly phosphorylates IRS-1 Ser-1101 in vitro in the C-terminal domain of the protein and that mutation of this site largely blocks the ability of amino acids to suppress IRS-1 tyrosine and Akt phosphorylation. Consistent with this finding, phosphorylation of IRS-1 Ser-1101 is increased in the liver of obese db/db and wild-type, but not S6K1(-/-), mice maintained on a high-fat diet and is blocked by siRNA knockdown of S6K1 protein. Finally, infusion of amino acids in humans leads to the concomitant activation of S6K1, phosphorylation of IRS-1 Ser-1101, a reduction in IRS-1 function, and insulin resistance in skeletal muscle. These findings indicate that nutrient- and hormonal-dependent activation of S6K1 causes insulin resistance in mice and humans, in part, by mediating IRS-1 Ser-1101 phosphorylation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».