The FMRFamide Neuropeptide FLP-20 Acts as a Systemic Signal for Starvation Responses in Caenorhabditis elegans
Notice bibliographique
Résumé
Most animals face frequent periods of starvation throughout their entire life and thus need to appropriately adjust their behavior and metabolism during starvation for their survival.Such adaptive responses are regulated by a complex set of systemic signals, including hormones and neuropeptides.While much progress has been made in identifying pathways that regulate nutrient-excessive states, it is still incompletely understood how animals systemically signal their nutrient-deficient states.Here, we showed that the FMRFamide neuropeptide FLP-20 modulates a systemic starvation response in Caenorhabditis elegans.We found that mutation of flp-20 rescued the starvation hypersensitivity of the G protein β-subunit gpb-2 mutants by suppressing excessive autophagy.FLP-20 acted in AIB neurons, where the metabotropic glutamate receptor MGL-2 also functions to modulate a systemic starvation response.Furthermore, FLP-20 modulated starvation-induced fat degradation in a manner dependent on the receptor-type guanylate cyclase GCY-28.Collectively, our results reveal a circuit that senses and signals nutrient-deficient states to modulate a systemic starvation response in multicellular organisms.
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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) | 0,000 | 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 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 ».