Insulin-dependent and -independent dynamics of insulin receptor trafficking in muscle cells
Notice bibliographique
Résumé
Insulin resistance contributes to type 2 diabetes and can be driven by hyperinsulinemia. Insulin receptor (INSR) internalization and cell-surface dynamics at rest and during insulin exposure are incompletely understood in muscle cells. Using surfacing labelling and live-cell imaging, we observed robust basal internalization of INSR in C2C12 myoblasts, without an effect of added insulin. Mass-spectrometry using INSR knockout cells as controls, identified high-confidence binding partners, including proteins associated with internalization. We confirmed known interactors, including IGF1R, but also identified underappreciated INSR-binding factors such as ANXA2. AlphaFold-Multimer analysis of these INSR-binding proteins predicted potential INSR binding sites of these proteins. Protein-protein interaction network mapping suggested links between INSR and caveolin-mediated endocytosis. INSR interacted with both caveolin and clathrin heavy chain (CLTC) in mouse skeletal muscle and C2C12 myoblasts. Whole cell 2D super-resolution imaging revealed that high levels of insulin (20 nM) increased INSR colocalization with CAV1 but decreased its colocalization with CLTC. Single particle tracking confirmed the colocalization of cell-surface INSR with both over-expressed CAV1-mRFP and CLTC-mRFP. INSR tracks that colocalized with CAV1 exhibited longer radii and lifetimes, regardless of insulin exposure, compared to non-colocalized tracks, whereas insulin further increased the lifetime of INSR/CLTC colocalized tracks. Overall, these data suggest that muscle cells utilize both CAV1 and CLTC-dependent pathways for INSR dynamics and internalization.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».