Activation of ET<sub>B</sub>receptors regulates the abundance of ET‐1 mRNA in vascular endothelial cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The factors that influence the cellular levels of endothelin-1 (ET-1) include transcription, mRNA localization, stability and translation, post-translational maturation of preproET-1 and degradation of ET-1. We investigated the regulation of ET-1 mRNA abundance by extracellular ET-1 in porcine aortic endothelial cells (PAECs). EXPERIMENTAL APPROACH: Passsage one cultures of PAECs were incubated in starving medium in the presence or absence of ET-1 and antagonists or pharmacological inhibitors. PreproET-1 mRNA, endothelin-1 promoter activity, Erk and p38 MAPK activation were determined. KEY RESULTS: Exogenous ET-1 reduced cellular ET-1 mRNA content: a reduction of 10 000-fold was observed after 4 h. ET-1 simultaneously reduced the stability of ET-1 mRNA and increased the loading of RNA Polymerase II at the endothelin-1 promoter. In the absence of exogenous ET-1, the ETB-selective antagonist, BQ788, increased ET-1 mRNA. An ETA-selective antagonist had no effect. ET-1 mRNA returned to control levels within 24 h. Whereas activation of p38 MAPK induced by ET-1 peaked at 30 min and returned to control levels within 90 min, Erk1/2 remained active after 4 h of stimulation. Inhibition of p38 MAPK prevented the ET-1-induced decrease in ET-1 mRNA. In contrast, Erk1/2 inhibition increased ET-1 mRNA. Similarly, inhibition of receptor internalization increased ET-1 mRNA in the presence or absence of exogenous ET-1. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: These results suggest that extracellular ET-1 regulates the abundance of ET-1 mRNA in PAECs, in an ETB receptor-dependent manner, by modulating both mRNA stability and transcription via mechanisms involving receptor endocytosis and both ERK and p38 MAPK pathways.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».