Elucidation of the 14-3-3ζ interactome reveals critical roles of RNA splicing factors during adipogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adipogenesis is facilitated by a complex signaling network requiring strict temporal and spatial organization of effector molecules. Molecular scaffolds, such as 14-3-3 proteins, coordinate such events, and we have previously identified 14-3-3ζ as an essential scaffold in adipocyte differentiation. The interactome of 14-3-3ζ is large and diverse, and it is possible that novel adipogenic factors may be present within it. Mouse embryonic fibroblasts from mice over-expressing a TAP-epitope-tagged 14-3-3ζ molecule were generated, and following the induction of adipogenesis, TAP-14-3-3ζ complexes were purified, followed by mass spectrometry analysis to determine the 14-3-3ζ interactome. Over 100 proteins were identified as being unique to adipocyte differentiation, of which 56 were novel interacting partners. Previously established regulators of adipogenesis (ie, Ptrf/Cavin1 and Phb2) were found within the 14-3-3ζ interactome, confirming the ability of this approach to identify regulators of adipocyte differentiation. An enrichment of proteins in the interactome related to RNA metabolism, processing, and splicing was identified, and analysis of transcriptomic data revealed that 14-3-3ζ depletion in 3T3-L1 cells affected the alternative splicing of mRNA during adipocyte differentiation. Of the RNA splicing factors within the 14-3-3ζ interactome, depletion of Hnrnpf, Hnrnpk, Ddx6, and Sfpq by siRNA revealed essential roles of these proteins in adipogenesis and their roles in the alternative splicing of Lpin1 . In summary, novel adipogenic factors can be detected within the 14-3-3ζ interactome, and further characterization of additional proteins within the 14-3-3ζ interactome has the potential of identifying novel targets to block the expansion of adipose tissue mass that occurs in obesity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».