Characterization of the transport activity of SGLT2/MAP17, the renal low-affinity Na<sup>+</sup>-glucose cotransporter
Notice bibliographique
Résumé
The cotransporter SGLT2 is responsible for 90% of renal glucose reabsorption, and we recently showed that MAP17 appears to work as a required β-subunit. We report in the present study a detailed functional characterization of human SGLT2 in coexpression with human MAP17 in Xenopus laevis oocytes. Addition of external glucose generates a large inward current in the presence of Na, confirming an electrogenic transport mechanism. At a membrane potential of −50 mV, SGLT2 affinity constants for glucose and Na are 3.4 ± 0.4 and 18 ± 6 mM, respectively. The change in the reversal potential of the cotransport current as a function of external glucose concentration clearly confirms a 1:1 Na-to-glucose transport stoichiometry. SGLT2 is selective for glucose and α-methylglucose but also transports, to a lesser extent, galactose and 3- O-methylglucose. SGLT2 can be inhibited in a competitive manner by phlorizin ( K i = 31 ± 4 nM) and by dapagliflozin ( K i = 0.75 ± 0.3 nM). Similarly to SGLT1, SGLT2 can be activated by Na, Li, and protons. Pre-steady-state currents for SGLT2 do exist but are small in amplitude and relatively fast (a time constant of ~2 ms). The leak current defined as the phlorizin-sensitive current in the absence of substrate was extremely small in the case of SGLT2. In summary, in comparison with SGLT1, SGLT2 has a lower affinity for glucose, a transport stoichiometry of 1:1, very small pre-steady-state and leak currents, a 10-fold higher affinity for phlorizin, and an affinity for dapagliflozin in the subnanomolar range.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».