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Enregistrement W2913473772 · doi:10.1073/pnas.1815361116

Magnesium-sensitive upstream ORF controls PRL phosphatase expression to mediate energy metabolism

2019· article· en· W2913473772 sur OpenAlexafffund
Serge Hardy, Elie Kostantin, Shan Jin Wang, Tzvetena Hristova, Gabriela Galicia-Vázquez, Pavel V. Baranov, Jerry Pelletier, Michel L. Tremblay

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParathyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Jewish HealthWellcome TrustScience Foundation IrelandMassachusetts Institute of Technology
Mots-clésMagnesiumCell biologyPhosphataseIntracellularBiologyTranslation (biology)Mechanism (biology)Messenger RNAAMPKRepressorBiochemistryChemistryPhosphorylationGene expressionProtein kinase AGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phosphatases of regenerating liver (PRL-1, PRL-2, and PRL-3, also known as PTP4A1, PTP4A2, and PTP4A3) control magnesium homeostasis through an association with the CNNM magnesium transport regulators. Although high PRL levels have been linked to cancer progression, regulation of their expression is poorly understood. Here we show that modulating intracellular magnesium levels correlates with a rapid change of PRL expression by a mechanism involving its 5'UTR mRNA region. Mutations or CRISPR-Cas9 targeting of the conserved upstream ORF present in the mRNA leader derepress PRL protein synthesis and attenuate the translational response to magnesium levels. Mechanistically, magnesium depletion reduces intracellular ATP but up-regulates PRL protein expression via activation of the AMPK/mTORC2 pathway, which controls cellular energy status. Hence, altered PRL-2 expression leads to metabolic reprogramming of the cells. These findings uncover a magnesium-sensitive mechanism controlling PRL expression, which plays a role in cellular bioenergetics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, 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

Citations65
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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