Phosphorylation Is Involved in the Activation of Metal-regulatory Transcription Factor 1 in Response to Metal Ions
Notice bibliographique
Résumé
We have studied the role of phosphorylation in the activation of metal-regulatory transcription factor-1 (MTF-1) and metallothionein (MT) gene expression. We showed that MTF-1 is phosphorylated in vivo and that zinc stimulates MTF-1 phosphorylation 2-4-fold. Several kinase inhibitors were used to examine the possible involvement of kinase cascades in the activation of MTF-1. Metal-induced MT gene expression was abrogated by protein kinase C (PKC), c-Jun N-terminal kinase (JNK), phosphoinositide 3-kinase, and tyrosine-specific protein kinases inhibitors, as assayed by Northern analysis and by cotransfection experiments using a metal regulatory element-luciferase reporter plasmid. The extracellular signal-activated protein kinase and the p38 kinase cascades did not appear to be essential for the activation of MT gene transcription by metals. By using dominant-negative mutants of PKC, JNK, mitogen-activated kinase kinase 4 (MKK4), and MKK7, we provide further evidence supporting a role for PKC and JNK in the activation of MTF-1 in response to metals. Notably, increased MTF-1 DNA binding in response to zinc and MTF-1 nuclear localization was not inhibited in cells preincubated with the different kinase inhibitors despite strong inhibition of MTF-1-mediated gene expression. This suggests that phosphorylation is essential for MTF-1 transactivation function. We hypothesize that metal-induced phosphorylation of MTF-1 is one of the primary events leading to increased MTF-1 activity. Thus, metal ions such as cadmium could activate MTF-1 and induce MT gene expression by stimulating one or several kinases in the MTF-1 signal transduction pathway.
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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) | 0,001 | 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 ».