Inhibition of Apolipoprotein A‐I Expression by TNF‐Alpha in HepG2 Cells: Requirement for c‐<i>jun</i>
Notice bibliographique
Résumé
Tumor necrosis factor alpha (TNF α) signals in part through the mitogen activated protein (MAP) kinase c-jun-N-terminal kinase (JNK). Activation of JNK has been shown to promote insulin resistance and dyslipidemia, including reductions in plasma high-density lipoprotein (HDL) and apolipoprotein A-I (apo A-I). To examine how TNF α-mediated JNK activation inhibits hepatic apo A-I production, the effects of c-jun activation on apo A-I gene expression were examined in HepG2 cells. Apo A-I gene expression and promoter activity were measured by Northern and Western blotting and transient transfection. Transient transfection and siRNA were used to specifically over-express or knockout c-jun, c-jun-N-terminal kinase-1 and -2 (JNK1 and JNK2, respectively) and mitogen-activated protein kinase-4 (MKK4). TNF α-treatment of HepG2 cells induced rapid phosphorylation of c-jun on serine 63. In cells treated with phorbol-12-myristate-13-acetate (PMA), apo A-I gene promoter activity was inhibited and apo A-I mRNA content and apo A-I protein secretion decreased. Likewise, over-expression of JNK1 and JNK2 inhibited apo A-I promoter activity. Over-expression of constitutively active MKK4, an upstream protein kinase that directly activates JNK, also inhibited apo A-I promoter activity, while over-expression of a dominant-negative MKK4 de-repressed apo A-I promoter activity in TNF α-treated cells. Inhibition of c-jun synthesis using siRNA but not a control siRNA prevented TNF α-mediated inhibition of apo A-I. These results suggest that the MKK4/JNK/c-jun signaling pathway mediates TNF α-dependent inhibition of apo A-I synthesis.
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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 | 0,001 |
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 ».