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Enregistrement W2319186581 · doi:10.1042/bj20131138

PIKfyve: a new fish in the growing pool of AMPK substrates

2013· article· en· W2319186581 sur OpenAlexaff
James Lally, Gregory R. Steinberg

Notice bibliographique

RevueBiochemical Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAMPKGlucose uptakeProtein kinase BAMP-activated protein kinasePhosphorylationProtein kinase ACell biologySkeletal muscleGlucose transporterBiologyInternal medicineEndocrinologyChemistryBiochemistryInsulinMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skeletal muscle is critical for whole-body glucose homoeostasis. Insulin and muscle contractions induced by exercise can increase glucose uptake through distinct intracellular signalling pathways involving PKB (protein kinase B)/Akt and AMPK (AMP-activated protein kinase) respectively. Whereas the proximal events governing these processes are becoming well understood, less is known about the regulation of the complex events necessary for the control of glucose uptake at the plasma membrane. In recent years, a number of common targets of AMPK and PKB/Akt have emerged as important components controlling glucose uptake, but the necessary phosphorylation events required for the control of glucose uptake have remained more elusive. In the current issue of the Biochemical Journal, Liu et al. identify that PIKfyve, a phosphoinositide phosphate kinase, is required for contraction-stimulated glucose uptake. They demonstrate that AMPK directly phosphorylates PIKfyve at Ser307, the same site as PKB/Akt, and that phosphorylation is increased in response to muscle contractions. These data provide compelling evidence for a new AMPK substrate that converges with PKB/Akt signalling and may be critical for the control of glucose uptake in skeletal muscle.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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