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Enregistrement W2116918328 · doi:10.1128/mcb.00670-13

AMP-Activated Protein Kinase Induces p53 by Phosphorylating MDMX and Inhibiting Its Activity

2013· article· en· W2116918328 sur OpenAlexaff
Guifen He, Yi-Wei Zhang, Jun‐Ho Lee, Shelya X. Zeng, Yunyuan V. Wang, Zhijun Luo, Xiaochen Dong, Benoı̂t Viollet, Geoffrey M. Wahl, Hua Lu

Notice bibliographique

RevueMolecular and Cellular Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer Institute
Mots-clésBiologyPhosphorylationCell biologyProtein kinase AAMP-activated protein kinaseKinaseCancer researchBiochemistryAMPK

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AMP-activated protein kinase (AMPK) has been shown to activate p53 in response to metabolic stress. However, the underlying mechanisms remain unclear. Here we show that metabolic stresses induce AMPK-mediated phosphorylation of human MDMX on Ser342 in vitro and in cells, leading to enhanced association between MDMX and 14-3-3. This markedly inhibits p53 ubiquitylation and significantly stabilizes and activates p53. By striking contrast, no phosphorylation of MDM2 by AMPK was noted. AMPK-mediated MDMX phosphorylation, MDMX-14-3-3 binding, and p53 activation were drastically reduced in mouse embryo fibroblasts harboring endogenous MDMX with S341A (mouse homologue of human serine 342), S367A, and S402A (mouse homologue of human serine 403) mutations. Moreover, deficiency of AMPK prevented MDMX-14-3-3 interaction and p53 activation. The activation of p53 through AMPK-mediated MDMX phosphorylation and inactivation was further confirmed by using cell and animal model systems with two AMPK activators, metformin and salicylate (the active form of aspirin). Together, the results unveil a mechanism by which metabolic stresses activate AMPK, which, in turn, phosphorylates and inactivates MDMX, resulting in p53 stabilization and activation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations108
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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