The Regulation of SERCA‐Type Pumps by Phospholamban and Sarcolipin
Notice bibliographique
Résumé
Both sarcolipin (SLN) and phospholamban (PLN) lower the apparent affinity of either SERCA1a or SERCA2a for Ca(2+). Since SLN and PLN are coexpressed in the heart, interactions among these three proteins were investigated. When SERCA1a or SERCA2a were coexpressed in HEK-293 cells with both SLN and PLN, superinhibition resulted. The ability of SLN to elevate the content of PLN monomers accounts, at least in part, for the superinhibitory effects of SLN in the presence of PLN. To evaluate the role of SLN in skeletal muscle, SLN cDNA was injected directly into rat soleus muscle and force characteristics were analyzed. Overexpression of SLN resulted in significant reductions in both twitch and tetanic peak force amplitude and maximal rates of contraction and relaxation and increased fatigability with repeated electrical stimulation. Ca(2+) uptake in muscle homogenates was impaired, suggesting that overexpression of SLN may reduce the sarcoplasmic reticulum Ca(2+) store. SLN and PLN appear to bind to the same regulatory site in SERCA. However, in a ternary complex, PLN occupies the regulatory site and SLN binds to the exposed side of PLN and to SERCA.
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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) | 0,001 | 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 ».