Nitric oxide reduces vascular smooth muscle cell elastase activity through cGMP‐mediated suppression of ERK phosphorylation and AML1B nuclear partitioning
Notice bibliographique
Résumé
Nitric oxide (NO) reduces the severity of pulmonary vascular disease in rats as do elastase inhibitors. We therefore hypothesized that NO inhibits elastase by suppressing mitogen‐activated protein kinases that trans ‐activate AML1B, a transcription factor for elastase. We used cultured pulmonary artery smooth muscle cells in which serum‐treated elastin (STE) induces a > threefold increase in elastase activity as evaluated by solubilization of [ 3 H]‐elastin. NO donors (SNAP and DETA NONO‐ate) inhibited elastase in a dose‐dependent manner as did a cGMP mimetic (8‐pCPT‐cGMP). SNAP inhibition of elastase was reversed by coadministration of a cGMP‐PKG inhibitor (Rp‐8‐pCPT‐cGMP). The STE‐induced increase in phospho‐ERK was suppressed by NO donors and the cGMP mimetic, and reversed by cGMP‐PKG inhibitor, as was expression of AML1B and DNA binding in nuclear extracts. A concomitant increase in p38 phosphorylation was also inhibited by SNAP, but whereas MEK inhibitor (PD98059) suppressed elastase and AML1B‐DNA binding, a p38 inhibitor (SB202190) did not. Our study uniquely links NO with inhibition of elastase‐dependent matrix remodeling in vascular disease by suggesting a cGMP‐PKG‐related mechanism suppressing ERK‐mediated partitioning of AML1B in nuclear extracts.—Mitani, Y., Zaidi, S. H. E., Dufourcq, P., Thompson, K., Rabinovitch, M. Nitric oxide reduces vascular smooth muscle cell elastase activity through cGMP‐mediated suppression of ERK phosphorylation and AML1B nuclear partitioning. FASEB J. 14, 805–814 (2000)
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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) | 0,001 | 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 ».