Annexin A1 binds PDZ and LIM domain 7 to inhibit adipogenesis and prevent obesity
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is a global issue that warrants the identification of more effective therapeutic targets and a better understanding of the pivotal molecular pathogenesis. Annexin A1 (ANXA1) is known to inhibit phospholipase A2, exhibiting anti-inflammatory activity. However, the specific effects of ANXA1 in obesity and the underlying mechanisms of action remain unclear. Our study reveals that ANXA1 levels are elevated in the adipose tissue of individuals with obesity. Whole-body or adipocyte-specific ANXA1 deletion aggravates obesity and metabolic disorders. ANXA1 levels are higher in stromal vascular fractions (SVFs) than in mature adipocytes. Further investigation into the role of ANXA1 in SVFs reveals that ANXA1 overexpression induces lower numbers of mature adipocytes, while ANXA1-knockout SVFs exhibit the opposite effect. This suggests that ANXA1 plays an important role in adipogenesis. Mechanistically, ANXA1 competes with MYC binding protein 2 (MYCBP2) for interaction with PDZ and LIM domain 7 (PDLIM7). This exposes the MYCBP2-binding site, allowing it to bind more readily to the SMAD family member 4 (SMAD4) and promoting its ubiquitination and degradation. SMAD4 degradation downregulates peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPARγ) transcription and reduces adipogenesis. Treatment with Ac2-26, an active peptide derived from ANXA1, inhibits both adipogenesis and obesity through the mechanism. In conclusion, the molecular mechanism of ANXA1 inhibiting adipogenesis was first uncovered in our study, which is a potential target for obesity prevention and treatment.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».