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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».