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Enregistrement W2141473890

The Adaptor Protein p66Shc Inhibits mTOR-Dependent Anabolic Metabolism

2013· article· en· W2141473890 sur OpenAlexaff
Dudley W. Lamming, Mohamed A. Soliman, Kıvanç Birsoy, Judy Pawling, María E. Frigolet, Huogen Lu, I. George Fantus, Adrian Pasculescu, Yong Zheng, James W. Dennis, Tony Pawson, David M. Sabatini

Notice bibliographique

RevueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteDiabetes CanadaUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnabolismSignal transducing adaptor proteinPI3K/AKT/mTOR pathwayMetabolismCell biologyChemistrymTORC1CatabolismUbiquitinBiologyBiochemistrySignal transductionGene
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptor proteins link surface receptors to intracellular signaling pathways and potentially control the way cells respond to nutrient availability. Mice deficient in p66Shc, the most recently evolved isoform of the Shc1 adaptor proteins and a mediator of receptor tyrosine kinase signaling, display resistance to diabetes and obesity. Using quantitative mass spectrometry, we found that p66Shc inhibited glucose metabolism. Depletion of p66Shc enhanced glycolysis and increased the allocation of glucose-derived carbon into anabolic metabolism, characteristics of a metabolic shift called the Warburg effect. This change in metabolism was mediated by the mammalian target of rapamycin (mTOR) because inhibition of mTOR with rapamycin reversed the glycolytic phenotype caused by p66Shc deficiency. Thus, unlike the other isoforms of Shc1, p66Shc appears to antagonize insulin and mTOR signaling, which limits glucose uptake and metabolism. Our results identify a critical inhibitory role for p66Shc in anabolic metabolism.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations45
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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