SREBP-1 is a novel mediator of TGFβ1 signaling in mesangial cells
Notice bibliographique
Résumé
Glomerular matrix accumulation is a hallmark of diabetic nephropathy. Recent studies showed that overexpression of the transcription factor SREBP-1 induces glomerulosclerosis. TGFβ1 is a key profibrotic mediator of glomerulosclerosis, but whether SREBP-1 regulates its effects is unknown. In kidney mesangial cells and in vivo, TGFβ1 activates SREBP-1. This requires SCAP, S1P, and PI3K/Akt signaling, but is independent of Smad3. Activation of the TGFβ1-responsive reporter plasmid p3TP-lux requires SREBP-1a, but not SREBP-1c, binding to an E-box adjacent to a Smad-binding element. SREBP-1a overexpression alone activates p3TP-lux. Smad3 is required for SREBP-1a transcriptional activation and TGFβ1 induces association between the two transcription factors. SREBP-1a K333 acetylation by the acetyltransferase CBP is required for Smad3 association and SREBP-1 transcriptional activity, and is also required for Smad3 transcriptional activity. Thus, both Smad3 and SREBP-1a activation cooperatively regulate TGFβ transcriptional responses. SREBP-1 inhibition provides a novel therapeutic strategy for diabetic kidney disease.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».