Muscle contraction uncouples interactions between skeletal muscle ATGL and lipid droplet protein PLIN2
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle lipid droplet proteins (PLINs) are thought to regulate lipolysis through protein‐protein interactions on the lipid droplet surface. In adipocytes, PLIN1 regulates lipolysis by directly interacting with CGI‐58, an activator of adipose triglyceride lipase (ATGL). Upon lipolytic stimulation PLIN1 is phosphorylated releasing CGI‐58 to fully activate ATGL and initiate triglyceride breakdown. The absence of PLIN1 in skeletal muscle leads us to believe that this role is undertaken by another PLIN family protein. Our purpose was to examine interactions between PLIN2, ATGL and its co‐activator CGI‐58 at rest and following contraction. Isolated rat solei were incubated for 30 min at rest or during 30 min of intermittent tetanic stimulation (150 ms volleys at 60 Hz with a train rate of 20 tetani per min (25°C). Co‐precipitation revealed no detectable interaction between PLIN2 and CGI‐58 at rest or following stimulation. PLIN2 co‐precipitated with ATGL at rest, but significantly decreased by 30% following stimulation (p=0.013). Therefore, in skeletal muscle PLIN2 may regulate lipolysis through interacting with ATGL rather than CGI‐58. Supported by NSERC, Canada.
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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) | 0,002 | 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 ».