Identification of Sec23ip, Part of 14-3-3γ Protein Network, as a Regulator of Acute Steroidogenesis in MA-10 Leydig Cells
Notice bibliographique
Résumé
Testosterone production occurs in the Leydig cells of the testes and is essential for virilization, development, reproduction, and quality of life. Although the steroidogenic proteins involved in cholesterol conversion to testosterone (T) are well characterized, the causes of reduced T during fetal, neonatal, and adult life remain uncertain. It is well established that normal cellular function is achieved through fine-tuning of multiple rather than single protein networks. Our objective was to use mass spectrometry (MS)-based proteomics to identify which cellular pathways, other than the steroidogenic machinery, influence testosterone production in MA-10 mouse tumor Leydig cells. The 14-3-3 family of scaffolds mediate protein-protein interactions facilitating the crosstalk between protein networks. We previously showed that in MA-10 cells, 14-3-3γ is a critical regulator of steroidogenesis. Therefore, identifying proteins that interact with 14-3-3γ during steroidogenesis could provide clues into the other networks involved. Using liquid chromatography (LC)-MS, we identified 688 proteins that interact with 14-3-3γ and thus potentially impact MA-10 cell steroidogenesis. The identified proteins belong to multiple protein networks, including endoplasmic reticulum-Golgi cargo sorting and vesicle biogenesis, micro ribonucleic acid-induced gene silencing, inflammation, and vesicle trafficking, to name a few. We found that silencing one of the candidates, Sec23ip, a protein known to be involved in vesicle trafficking, resulted in decreased steroidogenesis. We further showed that in Sec23ip-silenced MA-10 cells, cholesterol mobilization from the cytoplasmic membrane to mitochondria is impaired. Taken together these data suggest that Sec23ip is involved in cholesterol trafficking to supply cholesterol for acute steroidogenesis through its interactions with 14-3-3γ.
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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 | 0,000 |
| 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 ».