Metabolic Reprogramming by Hexosamine Biosynthetic and Golgi N-Glycan Branching Pathways
Notice bibliographique
Résumé
De novo uridine-diphosphate-N-acetylglucosamine (UDP-GlcNAc) biosynthesis requires glucose, glutamine, acetyl-CoA and uridine, however GlcNAc salvaged from glycoconjugate turnover and dietary sources also makes a significant contribution to the intracellular pool. Herein we ask whether dietary GlcNAc regulates nutrient transport and intermediate metabolism in C57BL/6 mice by increasing UDP-GlcNAc and in turn Golgi N-glycan branching. GlcNAc added to the drinking water showed a dose-dependent increase in growth of young mice, while in mature adult mice fat and body-weight increased without affecting calorie-intake, activity, energy expenditure, or the microbiome. Oral GlcNAc increased hepatic UDP-GlcNAc and N-glycan branching on hepatic glycoproteins. Glucose homeostasis, hepatic glycogen, lipid metabolism and response to fasting were altered with GlcNAc treatment. In cultured cells GlcNAc enhanced uptake of glucose, glutamine and fatty-acids, and enhanced lipid synthesis, while inhibition of Golgi N-glycan branching blocked GlcNAc-dependent lipid accumulation. The N-acetylglucosaminyltransferase enzymes of the N-glycan branching pathway (Mgat1,2,4,5) display multistep ultrasensitivity to UDP-GlcNAc, as well as branching-dependent compensation. Indeed, oral GlcNAc rescued fat accumulation in lean Mgat5(-/-) mice and in cultured Mgat5(-/-) hepatocytes, consistent with N-glycan branching compensation. Our results suggest GlcNAc reprograms cellular metabolism by enhancing nutrient uptake and lipid storage through the UDP-GlcNAc supply to N-glycan branching pathway.
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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 ».