Creatine kinase B regulates glycolysis and de novo lipogenesis pathways to control lipid accumulation during adipogenesis
Notice bibliographique
Résumé
White adipocyte differentiation or adipogenesis requires coordination of metabolic sensing and transcriptional modifications to orchestrate lipid storage. Creatine and its kinases are implicated in adipose energy buffering, but the roles of cytosolic (CKB) and mitochondrial (CKMT2) creatine kinases in adipogenesis are unclear. We find that both CKB and CKMT2 are progressively upregulated during differentiation. Functional studies show that CKB restrains de novo lipogenesis (DNL) by limiting activation of carbohydrate-responsive element-binding protein (ChREBP), a key regulator of lipogenic genes. Mechanistically, CKB interacts with AKT and regulates its activation in response to insulin. Loss of CKB causes persistent AKT-mTORC1 signaling, increases glycolytic flux, and enhances ChREBP activation, thereby promoting glucose-derived lipid synthesis. Thus, CKB acts as a metabolic rheostat linking creatine-kinase activity to insulin signaling and nutrient-responsive transcription. We propose a CKB-AKT-ChREBP regulatory axis that contributes to metabolic remodeling and lipid homeostasis during adipocyte differentiation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».