Characterization of the Physiological Role of PDZ-RhoGEF in Drosophila and Mice
Notice bibliographique
Résumé
Biological outputs of insulin/IGF signaling are regulated through essential mediators, such as IRSs, PI3-kinase, and PKB/Akt. These mediators serve critical roles in signal propagation, feedback, and as junctions for crosstalk with other pathways. Abnormal insulin/IGF signaling results in disease, such as obesity, diabetes, and cancer. Given the vital role of this signaling pathway to human health, unraveling its regulatory mechanisms is crucial. Components of this pathway are highly conserved throughout evolution. PTEN, one of the well-defined regulators of this pathway, functions as a lipid phosphatase that negatively regulates insulin/IGF-1 signaling at the PIP3 level, a phosphoinositol that is upregulated by activated PI3-kinase in both Drosophila and mammals. To discover genetic modulators of PTEN in Drosophila, we performed a loss-of-function genetic screen to identify molecules that modify the phenotype elicited by PTEN overexpression in the Drosophila eye. From this screen, we identified a member of the Dbl-family, the guanine nucleotide exchange factor DRhoGEF2, which suppresses the PTEN-overexpression eye phenotype via its effects on dPKB/dAkt activation. By conducting a genetic rescue, we established that PDZ-RhoGEF, a member of the regulator of G-protein signal (RGS)-like domain containing Rho GEFs (RGS-RhoGEFs) subfamily of Dbl-family GEFs, is the mammalian counterpart of DRhoGEF2. PDZ-RhoGEF is essential for cell proliferation and survival through ROCK-dependent activation of IRS/PI3-kinase signaling cascade, which has a major impact on adipose tissue homeostasis. Through an integrative approach, we have demonstrated that DRhoGEF2/PDZ-RhoGEF-dependent signaling has tissue-specific effects on insulin/IGF-signaling throughput in both Drosophila and mammals. Particularly, we have demonstrated the role played by PDZ-RhoGEF in diet related pathology, provides an alternative therapeutic opportunity in disease intervention.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».