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Enregistrement W4403386188 · doi:10.1101/2024.10.14.618123

Pyruvate dehydrogenase kinase 1 controls triacylglycerol hydrolysis in cardiomyocytes

2024· preprint· en· W4403386188 sur OpenAlexaff
Michael G. Atser, Chelsea D. Wenyonu, Elyn M. Rowe, Connie L. K. Leung, Haoning Howard Cen, Eric D. Queathem, Leo T. Liu, Renata Moravcova, Jason C. Rogalski, David Perrin, Peter A. Crawford, Leonard J. Foster, Armando Alcázar Magaña, James D. Johnson

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiochemical Acid Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyruvate dehydrogenase complexChemistryPyruvate kinasePyruvate dehydrogenase kinaseBiochemistryHydrolysisPyruvate decarboxylationDehydrogenasePyruvate dehydrogenase phosphataseGlycerol kinaseEnzymeGlycolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pyruvate dehydrogenase kinase (PDK) 1 is one of four isozymes that inhibit the oxidative decarboxylation of pyruvate to acetyl-CoA via pyruvate dehydrogenase. PDK activity is elevated in fasting or starvation conditions to conserve carbohydrate reserves. PDK has also been shown to increase mitochondrial fatty acid utilization. In cardiomyocytes, metabolic flexibility is crucial for the fulfillment of high energy requirements. The PDK1 isoform is abundant in cardiomyocytes, but its specific contribution to cardiomyocyte metabolism is unclear. Here we show that PDK1 regulates cardiomyocyte fuel preference by mediating triacylglycerol turnover in differentiated H9c2 myoblasts using lentiviral shRNA to knockdown Pdk1 . Somewhat surprisingly, PDK1 loss did not affect overall PDH activity, basal glycolysis, or glucose oxidation revealed by oxygen consumption rate experiments and 13 C 6 glucose labelling. On the other hand, we observed decreased triacylglycerol turnover in H9c2 cells with PDK1 knockdown, which was accompanied by decreased mitochondrial fatty acid utilization following nutrient deprivation. 13 C 16 palmitate tracing of uniformly labelled acyl chains revealed minimal acyl chain shuffling within triacylglycerol, indicating that the triacylglycerol hydrolysis, and not re-esterification, was dysfunctional in PDK1 suppressed cells. Importantly, PDK1 loss did not significantly impact the cellular lipidome or triacylglycerol accumulation following palmitic acid treatment, suggesting that effects of PDK1 on lipid metabolism were specific to the nutrient-deprived state. We validated that PDK1 loss decreased triacylglycerol turnover in Pdk1 knockout mice. Together, these findings implicate a novel role for PDK1 in lipid metabolism in cardiomyocytes, independent of its canonical roles in glucose metabolism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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