Septin5 deletion enhances β-cell exocytosis by releasing microtubule-tethered insulin granules onto plasma membrane
Notice bibliographique
Résumé
Septin5 interacts with SNARE proteins to regulate exocytosis in neurons, but its role in pancreatic β-cells is unknown. Here, we report that Septin5 is abundant in rodent and human β-cells, deletion of which dramatically enhances biphasic glucose-stimulated insulin secretion, including in type 2 diabetes (T2D). Super-resolution imaging shows that Septin5 is preferentially assembled in microtubule-plasma membrane contact sites in a microtubule-dependent manner, which provides discrete harbor for secretory granule anchoring. By decreasing the stability of the cortical microtubule meshwork, Septin5 depletion increases insulin granule dynamics and access to the plasma membrane. Analysis of spatiotemporal coupling of fusion events and localized Ca2+ influx through L-type Ca2+ channels show that Septin5 depletion increases releasable granule pool clustering on Ca2+ channels, previously shown to be impaired in T2D, thus rectifying this T2D defect. Hence, inhibition of Septin5 can improve insulin secretion. Septins are the key component of the cytoskeleton. Here, the authors show that Septin5 is assembled in microtubule-plasma membrane contact sites and mediates insulin secretion in pancreatic islet β-cells through cortical microtubule remodeling.
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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) | 0,003 | 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 ».