Deficiency of the autophagy gene ATG16L1 induces insulin resistance through KLHL9/KLHL13/CUL3-mediated IRS1 degradation
Notice bibliographique
Résumé
Connections between deficient autophagy and insulin resistance have emerged, however, the mechanism through which reduced autophagy impairs insulin-signaling remains unknown. We examined mouse embryonic fibroblasts lacking Atg16l1 (ATG16L1 KO mouse embryonic fibroblasts (MEFs)), an essential autophagy gene, and observed deficient insulin and insulin-like growth factor-1 signaling. ATG16L1 KO MEFs displayed reduced protein content of insulin receptor substrate-1 (IRS1), pivotal to insulin signaling, whereas IRS1myc overexpression recovered downstream insulin signaling. Endogenous IRS1 protein content and insulin signaling were restored in ATG16L1 KO mouse embryonic fibroblasts (MEF) upon proteasome inhibition. Through proximity-dependent biotin identification (BioID) and co-immunoprecipitation, we found that Kelch-like proteins KLHL9 and KLHL13, which together form an E3 ubiquitin (Ub) ligase complex with cullin 3 (CUL3), are novel IRS1 interactors. Expression of Klhl9 and Klhl13 was elevated in ATG16L1 KO MEFs and siRNA-mediated knockdown of Klhl9 , Klhl13 , or Cul3 recovered IRS1 expression. Moreover, Klhl13 and Cul3 knockdown increased insulin signaling. Notably, adipose tissue of high-fat fed mice displayed lower Atg16l1 mRNA expression and IRS1 protein content, and adipose tissue KLHL13 and CUL3 expression positively correlated to body mass index in humans. We propose that ATG16L1 deficiency evokes insulin resistance through induction of Klhl9 and Klhl13 , which, in complex with Cul3 , promote proteasomal IRS1 degradation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».