Disparate Regulation of Signaling Proteins after Exercise and Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The signaling proteins extracellular signal-regulated kinase (ERK1/2) and protein kinase B (PKB) were implicated in the development of pathological cardiac hypertrophy. The present study examined whether the progression of physiological eccentric cardiac hypertrophy was associated with ERK1/2 and PKB recruitment. METHODS AND RESULTS: Following 1 and 3 wk of voluntary exercise, female Sprague-Dawley rats ran a total distance of 55 +/- 10 and 195 +/- 19 km, respectively. Left ventricular hypertrophy was detected in 3-wk-exercised rats, albeit prepro-ANP protein expression was unchanged. ERK1/2 was not recruited in the left ventricle (LV) of either 1-wk-exercised rats or the hypertrophied LV of 3-wk-exercised rats. In 1-wk-exercised rats, PKB Thr308 and Ser473 phosphorylation were significantly reduced, whereas a selective increase of PKB Ser473 phosphorylation was observed in the hypertrophied LV of 3-wk-exercised rats. In both 1- and 3-wk-exercised rats, an upward electrophoretic mobility band shift of p70 ribosomal S6 kinase (p70 S6K) was detected. In 1-wk post-myocardial-infarcted (MI) female Sprague-Dawley rats, scar formation was associated with increased left ventricular end-diastolic pressure. In the hypertrophied noninfarcted left ventricle (NILV), ERK1/2, p70 S6K, PKB Ser473, and Thr308 phosphorylation were increased. CONCLUSIONS: These data support the premise that ERK1/2 and PKB were differentially regulated during the development of eccentric physiological and pathological cardiac hypertrophy. It remains to be determined whether the chronic activation of either ERK1/2 and/or PKB in the NILV of post-MI rats may contribute in part to maladaptive cardiac remodelling.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».