Understanding the Regulation of TFEB and Rab7 and Their Contributions to Lysosomal Adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Lysosomes can adapt their activity and biogenesis through alterations in genetic expression of lysosomal genes by transcription factor EB (TFEB), and potentially by modifying membrane trafficking through increased activation and recruitment of Rab7 to lysosomes. This research investigated how TFEB is differentially modified and what the relationship between Rab7 and mTOR inhibition is within the context of membrane trafficking. Mass spectrometry revealed 6 novel phosphorylated sites on TFEB: S108, S113, T329, T330, S331 and S465. S108 and S113 showed evidence of mTOR mediated phosphorylation, while phosphorylation on S465 is hypothesized to be mTOR-independent. All phosphorylated sites are hypothesized to result in cytoplasmic retention and TFEB inactivation. Additionally, mTOR inhibition resulted in increased lysosomal-bound Rab7 and subsequent increase in cargo trafficking and degradation. Delineating TFEB activation patterns and understanding the mechanistic pathway of Rab7 activation along with its downstream effects may help improve our understanding of key regulators of lysosomal adaptation.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».