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Enregistrement W189233481 · doi:10.1096/fasebj.27.1_supplement.651.4

Selective tethering of mural cell phosphodiesterase 4D variants allows spatial resolution of cAMP‐mediated events required for adhesion and migration

2013· article· en· W189233481 sur OpenAlexaff
Tammy K. Truong, Silja I. Freitag, Paulina Brzezińska, Donald H. Maurice

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhosphodiesterase function and regulation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMural cellCell biologyCell migrationCell adhesionPhosphodiesteraseExtracellular matrixAdhesionFocal adhesionMuralCellChemistryChemotaxisBiologyVascular smooth muscleSignal transductionBiochemistryReceptorSmooth muscleEnzymeEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mural cells can inhibit vascular lesion progression and stabilize angiogenic vascular tubes during tissue repair or they can act maladaptively and promote atherosclerotic lesion progression and arterial stenosis; effects dependent on binding to selected extracellular matrix (ECM) proteins and on choosing between chemotactic gradients. Although cAMP, acting via protein kinase A (PKA) or exchange protein activated by cAMP (EPAC), impacts mural cell adhesion or migration, a consensus has emerged that individual actions occur within discrete “compartments” populated by cAMP‐signaling complexes (cAMP‐signalosomes). Previously we showed that PKA in leading edge structures in migrating mural cells was in a cAMP‐signalosome also populated by one (PDE4D8) of the five PDE4D variants in these cells. Displacing PDE4D8 from these structures activated PKA, inhibited actin assembly and inhibited migration. Here we report on the subcellular targeting of the five mural cell PDE4D variant, identify their interacting protein partner(s), and assess their impact on mural cell adhesion/migration. Our data show that each PDE4D variant impacts mural cell cAMP‐signaling and selectively control specific cellular functions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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