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Enregistrement W2971968715 · doi:10.1161/atvbaha.119.313247

Ser-Phosphorylation of PCSK9 (Proprotein Convertase Subtilisin-Kexin 9) by Fam20C (Family With Sequence Similarity 20, Member C) Kinase Enhances Its Ability to Degrade the LDLR (Low-Density Lipoprotein Receptor)

2019· article· en· W2971968715 sur OpenAlexafffund
Ali Ben Djoudi Ouadda, Marie-Soleil Gauthier, Delia Susan‐Resiga, Emmanuelle Girard, Rachid Essalmani, Miles H. Black, Jadwiga Marcinkiewicz, Diane Forget, Josée Hamelin, Alexandra Evagelidis, Kévin Ly, Robert Day, Luc Galarneau, François Corbin, Benoit Coulombe, Artuela Çaku, Vincent S. Tagliabracci, Nabil G. Seidah

Notice bibliographique

RevueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésProprotein convertasePCSK9KexinSubtilisinLDL receptorChemistryPhosphorylationSequence (biology)Similarity (geometry)BiochemistryLipoproteinEnzymeComputer scienceCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: PCSK9 (proprotein convertase subtilisin-kexin 9) enhances the degradation of the LDLR (low-density lipoprotein receptor) in endosomes/lysosomes. This study aimed to determine the sites of PCSK9 phosphorylation at Ser-residues and the consequences of such posttranslational modification on the secretion and activity of PCSK9 on the LDLR. Approach and Results: Fam20C (family with sequence similarity 20, member C) phosphorylates serines in secretory proteins containing the motif S-X-E/phospho-Ser, including the cholesterol-regulating PCSK9. In situ hybridization of Fam20C mRNA during development and in adult mice revealed a wide tissue distribution, including liver, but not small intestine. Here, we show that Fam20C phosphorylates PCSK9 at Serines 47, 666, 668, and 688. In hepatocytes, phosphorylation enhances PCSK9 secretion and maximizes its induced degradation of the LDLR via the extracellular and intracellular pathways. Replacing any of the 4 Ser by the phosphomimetic Glu or Asp enhanced PCSK9 activity only when the other sites are phosphorylated, whereas Ala substitutions reduced it, as evidenced by Western blotting, Elisa, and LDLR-immunolabeling. This newly uncovered PCSK9/LDLR regulation mechanism refines our understanding of the implication of global PCSK9 phosphorylation in the modulation of LDL-cholesterol and rationalizes the consequence of natural mutations, for example, S668R and E670G. Finally, the relationship of Ser-phosphorylation to the implication of PCSK9 in regulating LDL-cholesterol in the neurological Fragile X-syndrome disorder was investigated. CONCLUSIONS: Ser-phosphorylation of PCSK9 maximizes both its secretion and activity on the LDLR. Mass spectrometric approaches to measure such modifications were developed and applied to quantify the levels of bioactive PCSK9 in human plasma under normal and pathological conditions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,244 · 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.

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

Citations55
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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