Abstract 15852: PKR-Like Endoplasmic Reticulum Kinase (PERK) and Glycogen Synthase Kinase (GSK)-3α/β Signaling Regulate Atherosclerosis Development
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recently, a role for endoplasmic reticulum (ER) stress signaling through glycogen synthase kinase (GSK)-3α/β has been proposed in atherogenesis; this study sought to delineate the underlying molecular mechanisms. Methods and Results: Cultured THP1-derived macrophages were treated with the ER stress-inducing agents, glucosamine, thapsigargin or palmitate in the presence or absence of inhibitors of the unfolded protein response (UPR) pathways (PERK, IRE, ATF6) or GSK3α/β (CT99021). ER stress enhanced GSK3α/β activity while inhibition of the PERK pathway, but not the IRE or ATF6 pathways, attenuated GSK3α/β activity. GSK3α/β inhibition did not affect adaptive components of the UPR but did repress the expression of factors downstream of PERK (ATF4 and CHOP). ER stress enhanced the mRNA expression of genes controlling lipid biosynthesis and uptake; while GSK3α/β inhibition attenuated this effect. GSK3α/β inhibition blocked ER stress-induced cholesterol accumulation in macrophages. To investigate the roles of macrophage GSK3α and GSK3β in a mouse model of atherosclerosis, LDLR-/- myeloid cell GSK3α knockout (LDLR-/-GSK3αflox/floxLyzMCre+/-) and GSK3β knockout (LDLR-/-GSK3βflox/floxLyzMCre+/-) mice were placed on a high fat diet. Myeloid cell GSK3α deficiency, but not GSK3β deficiency, attenuated atherogenesis. Conclusions: Our findings support a role for macrophage PERK - GSK3α signaling in atherosclerosis development.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».