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Enregistrement W3174346167 · doi:10.1096/fasebj.2019.33.1_supplement.488.6

Diacylglycerol links lipid droplets and tubular ER during growth resumption from stationary phase

2019· article· en· W3174346167 sur OpenAlexafffundabout
Suriakarthiga Ganesan, Maria Laura Sosa Ponce, Brittney Shabits, Marjan Tavassoli, Vanina Zaremberg

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid metabolism and biosynthesis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDiacylglycerol kinaseLipid dropletBiogenesisLipid metabolismPhospholipidLipolysisBiochemistryLipid microdomainCell biologyChemistryPhosphatidic acidBiologyMembraneSignal transductionAdipose tissue

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diacylglycerol (DAG) is a key signaling lipid and intermediate in lipid metabolism. Stress and nutritional conditions that induce DAG synthesis also promote triacylglycerol (TAG) production and biogenesis of lipid droplets (LDs) in budding yeast. Compared to our knowledge on the spatiotemporal details leading to DAG channeling into TAG synthesis and LD emergence, we know significantly less on how DAG produced from TAG lipolysis is directed towards synthesis of phospholipids for membrane proliferation. Upon re‐entry of growth from stationary phase TAG lipolysis is mainly supported by LD‐resident lipases, providing fatty acids and DAG precursors for membrane lipid synthesis to boost rapid growth. How the metabolic flux of DAG is channeled into phospholipid synthesis while its conversion back to TAG is prevented is not well understood. It has been suggested that turnover of LDs requires a functional interaction with the ER. We monitored DAG localization in live yeast during growth resumption from stationary phase using a fluorescent DAG sensor (C1δ‐GFP). Remarkably, in the first hours after growth restarted, a diverse array of DAG‐enriched liquid ordered microdomains associated with the vacuolar membrane were observed. The formation of these domains was dependent on LD‐resident lipases Tgl3, Tgl4 and the vacuolar lipase Atg15. DAG puncta appeared adjacent to LDs positioned at vertex rings formed around apposed vacuolar membranes. Few of these DAG rich structures were found tightly associated with purified LDs obtained one hour after growth resumption. During LD purification, we identified a subphase lying beneath the LD floating layer, highly enriched in C1δ‐GFP. To gain insight into the nature of this fraction, we performed a detergent‐free immunoisolation approach to obtain membranes enriched in the DAG sensor using GFP‐Trap technology followed by proteomic analysis. A significant enrichment of proteins localized to the endoplasmic reticulum (ER) was identified. Notably, a set of structural proteins critical for the formation of tubular ER were enriched in this group. Additionally, the KEGG metabolic categories of glycerophospholipid, sphingolipid, and sterol metabolism were significantly enriched. Combined approaches using yeast genetics and pharmacological tools to study the effect of altering lipid homeostasis in all three of these categories to study their impact on DAG distribution were used. Our results suggest that DAG produced from TAG catabolism during growth resumption from stationary phase links LD consumption with the tubular ER, where a hub of lipid metabolic enzymes representing all three eukaryotic classes converge. Support or Funding Information This work was funded by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada to VZ and by an International Eyes High Doctoral and Dean's Doctoral Award from the University of Calgary to SG and Queen Elizabeth graduate awards to MLSP and BNS. This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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