ATGL is a biosynthetic enzyme for fatty acid esters of hydroxy fatty acids
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Branched fatty acid (FA) esters of hydroxy FAs (HFAs; FAHFAs) are recently discovered lipids that are conserved from yeast to mammals 1,2 . A subfamily, palmitic acid esters of hydroxy stearic acids (PAHSAs), are anti-inflammatory and anti-diabetic 1,3 . Humans and mice with insulin resistance have lower PAHSA levels in subcutaneous adipose tissue and serum 1 . PAHSA administration improves glucose tolerance and insulin sensitivity and reduces inflammation in obesity, diabetes and immune-mediated diseases 1,4–7 . The enzyme(s) responsible for FAHFA biosynthesis in vivo remains unknown. Here we identified adipose triglyceride lipase (ATGL, also known as patatin-like phospholipase domain containing 2 (PNPLA2)) as a candidate biosynthetic enzyme for FAHFAs using chemical biology and proteomics. We discovered that recombinant ATGL uses a transacylation reaction that esterifies an HFA with a FA from triglyceride (TG) or diglyceride to produce FAHFAs. Overexpression of wild-type, but not catalytically dead, ATGL increases FAHFA biosynthesis. Chemical inhibition of ATGL or genetic deletion of Atgl inhibits FAHFA biosynthesis and reduces the levels of FAHFA and FAHFA-TG. Levels of endogenous and nascent FAHFAs and FAHFA-TGs are 80–90 per cent lower in adipose tissue of mice in which Atgl is knocked out specifically in the adipose tissue. Increasing TG levels by upregulating diacylglycerol acyltransferase (DGAT) activity promotes FAHFA biosynthesis, and decreasing DGAT activity inhibits it, reinforcing TGs as FAHFA precursors. ATGL biosynthetic transacylase activity is present in human adipose tissue underscoring its potential clinical relevance. In summary, we discovered the first, to our knowledge, biosynthetic enzyme that catalyses the formation of the FAHFA ester bond in mammals. Whereas ATGL lipase activity is well known, our data establish a paradigm shift demonstrating that ATGL transacylase activity is biologically important.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».