Limited survival and impaired hepatic fasting metabolism in mice with constitutive Rag GTPase signaling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The mechanistic target of rapamycin complex 1 (mTORC1) integrates cellular nutrient signaling and hormonal cues to control metabolism. We have previously shown that constitutive nutrient signaling to mTORC1 by means of genetic activation of RagA (expression of GTP-locked RagA, or RagAGTP) in mice resulted in a fatal energetic crisis at birth. Herein, we rescue neonatal lethality in RagAGTP mice and find morphometric and metabolic alterations that span glucose, lipid, ketone, bile acid and amino acid homeostasis in adults, and a median lifespan of nine months. Proteomic and metabolomic analyses of livers from RagAGTP mice reveal a failed metabolic adaptation to fasting due to a global impairment in PPARα transcriptional program. These metabolic defects are partially recapitulated by restricting activation of RagA to hepatocytes, and revert by pharmacological inhibition of mTORC1. Constitutive hepatic nutrient signaling does not cause hepatocellular damage and carcinomas, unlike genetic activation of growth factor signaling upstream of mTORC1. In summary, RagA signaling dictates dynamic responses to feeding-fasting cycles to tune metabolism so as to match the nutritional state.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».