Modeling compound lipid homeostasis using stable isotope tracing
Notice bibliographique
Résumé
Lipids represent the most diverse pool of metabolites found in cells, facilitating compartmentation, signaling, and other functions. Dysregulation of lipid metabolism is linked to disease states such as cancer and neurodegeneration. However, limited tools are available for quantifying metabolic fluxes across the lipidome. To directly measure reaction fluxes encompassing compound lipid homeostasis, we applied stable isotope tracing, liquid chromatography-high-resolution mass spectrometry, and network-based isotopologue modeling to non-small cell lung cancer (NSCLC) models. Compound lipid metabolic flux analysis (CL-MFA) enables the concurrent quantitation of fatty acid synthesis, elongation, headgroup assembly, and salvage reactions within virtually any biological system. Here, we resolve liver kinase B1 (LKB1)-mediated regulation of sphingolipid recycling in NSCLC cells and precision-cut lung slice cultures. We also demonstrate that widely used tissue culture conditions drive cells to upregulate fatty acid synthase flux to supraphysiological levels. Finally, we identify previously uncharacterized isozyme specificity of ceramide synthase inhibitors. These results highlight the ability of CL-MFA to quantify lipid cycling in biological systems to discover biological function and elucidate molecular mechanisms in membrane lipid metabolism.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».