Molecular determinants of ATP-sensitive potassium channel MgATPase activity: diabetes risk variants and diazoxide sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
ATP-sensitive K(+) (KATP) channels play an important role in insulin secretion. KATP channels possess intrinsic MgATPase activity that is important in regulating channel activity in response to metabolic changes, although the precise structural determinants are not clearly understood. Furthermore, the sulfonylurea receptor 1 (SUR1) S1369A diabetes risk variant increases MgATPase activity, but the molecular mechanisms remain to be determined. Therefore, we hypothesized that residue-residue interactions between 1369 and 1372, predicted from in silico modelling, influence MgATPase activity, as well as sensitivity to the clinically used drug diazoxide that is known to increase MgATPase activity. We employed a point mutagenic approach with patch-clamp and direct biochemical assays to determine interaction between residues 1369 and 1372. Mutations in residues 1369 and 1372 predicted to decrease the residue interaction elicited a significant increase in MgATPase activity, whereas mutations predicted to possess similar residue interactions to wild-type (WT) channels elicited no alterations in MgATPase activity. In contrast, mutations that were predicted to increase residue interactions resulted in significant decreases in MgATPase activity. We also determined that a single S1369K substitution in SUR1 caused MgATPase activity and diazoxide pharmacological profiles to resemble those of channels containing the SUR2A subunit isoform. Our results provide evidence, at the single residue level, for a molecular mechanism that may underlie the association of the S1369A variant with type 2 diabetes. We also show a single amino acid difference can account for the markedly different diazoxide sensitivities between channels containing either the SUR1 or SUR2A subunit isoforms.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».