Pituitary adenylate cyclase‐activating polypeptide (PACAP) stimulates the expression and the release of tissue plasminogen activator (tPA) in neuronal cells: involvement of tPA in the neuroprotective effect of PACAP
Notice bibliographique
Résumé
Pituitary adenylate cyclase-activating polypeptide (PACAP) and tissue plasminogen activator (tPA) play important roles in neuronal migration and survival. However, a direct link between the neurotrophic effects of PACAP and tPA has never been investigated. In this study, we show that, in PC12 cells, PACAP induced a 9.85-fold increase in tPA gene expression through activation of the protein kinase A- and protein kinase C-dependent signaling pathways. In immature cerebellar granule neurons (CGN), PACAP stimulated tPA mRNA expression and release of proteolytically active tPA. Immunocytochemical labeling revealed the presence of tPA in the cytoplasm and processes of cultured CGN. The inhibitory effect of PACAP on CGN motility was not affected by the tPA substrate plasminogen or the tPA inhibitor plasminogen activator inhibitor-1. In contrast, plasminogen activator inhibitor-1 significantly reduced the stimulatory effect of PACAP on CGN survival. Altogether, these data indicate that tPA gene expression is activated by PACAP in both tumoral and normal neuronal cells. The present study also demonstrates that PACAP stimulates the release of tPA which promotes CGN survival by a mechanism dependent of its proteolytic activity.
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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 ».