Capitalizing on diversity: an integrative approach towards the multiplicity of cellular mechanisms underlying myogenic responsiveness
Notice bibliographique
Résumé
The intrinsic ability of resistance arteries to respond to transmural pressure is the single most important determinant of their function. Despite an ever-growing catalogue of signalling pathways that underlie the myogenic response, it remains an enigmatic mechanism. The myogenic response's mechanistic diversity has largely been attributed to 'hard-wired' differences across species and vascular beds; however, emerging evidence suggests that the mechanistic basis for the myogenic mechanism is, in fact, 'plastic'. This means that the myogenic response can change quantitatively (i.e. change in magnitude) and qualitatively (i.e. change in mechanistic basis) in response to environmental challenges (e.g. disease conditions). Consequently, understanding the dynamics of how the myogenic response capitalizes on its mechanistic diversity is key to unlocking clinically viable interventions. Using myogenic sphingosine-1-phosphate (S1P) signalling as an example, this review illustrates the remarkable plasticity of the myogenic response. We propose that currently unidentified 'organizational programmes' dictate the contribution of individual signalling pathways to the myogenic response and introduce the concept that certain signalling elements act as 'divergence points' (i.e. as the potential higher level regulatory sites). In the context of pressure-induced S1P signalling, the S1P-generating enzyme sphingosine kinase 1 serves as a divergence point, by orchestrating the calcium-dependent and -independent signalling pathways underlying microvascular myogenic responsiveness. By acting on divergence points, the proposed 'organizational programmes' could form the basis for the flexible recruitment and fine-tuning of separate signalling streams that underlie adaptive changes to the myogenic response and its distinctiveness across species and vascular beds.
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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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».