Regulation of TFEB and V‐ATPases by mTORC1
Notice bibliographique
Résumé
Mammalian target of rapamycin (mTOR) complex 1 (mTORC1) is an important, highly conserved, regulator of cell growth. Ancient among the signals that regulate mTORC1 are nutrients. Amino acids direct mTORC1 to the surface of the late endosome/lysosome, where mTORC1 becomes receptive to other inputs. However, the interplay between endosomes and mTORC1 is poorly understood. Here, we report the discovery of a network that links mTORC1 to a critical component of the late endosome/lysosome, the V-ATPase. In an unbiased screen, we found that mTORC1 regulated the expression of, among other lysosomal genes, the V-ATPases. mTORC1 regulates V-ATPase expression both in cells and in mice. V-ATPase regulation by mTORC1 involves a transcription factor translocated in renal cancer, TFEB. TFEB is required for the expression of a large subset of mTORC1 responsive genes. mTORC1 coordinately regulates TFEB phosphorylation and nuclear localization and in a manner dependent on both TFEB and V-ATPases, mTORC1 promotes endocytosis. These data uncover a regulatory network linking an oncogenic transcription factor that is a master regulator of lysosomal biogenesis, TFEB, to mTORC1 and endocytosis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».