Peroxisome Proliferator-activated Receptor γ Is a Novel Target of the Nerve Growth Factor Signaling Pathway in PC12 Cells
Notice bibliographique
Résumé
Peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPARgamma), a member of the nuclear receptor superfamily, is subject to considerable interest because of its role in adipocyte differentiation, metabolic control, and anti-inflammatory action. PPARgamma research in brain cells is presently focused on glial PPARgamma because of its potential as a pharmacological target in the treatment of neurodegenerative diseases with an inflammatory component. In neurons PPARgamma function is far from clear, and PPARgamma agonist-dependent and -independent effects on cell survival or differentiation have been reported. We used PC12 cells, widely used to study neuronal signaling, such as nerve growth factor (NGF)-induced differentiation and survival or epidermal growth factor-dependent cell proliferation to dissect the possible involvement of PPARgamma in these pathways. We show that NGF but not epidermal growth factor increases the transcriptional activity of PPARgamma, and modulates the expression of this transcription factor. Because NGF signals through the tyrosine kinase (TrkA) NGF receptor and/or the p75NTR receptor, we used rescue experiments with a PC12 cell mutant lacking TrkA to show that NGF-induced PPARgamma activation is dependent on TrkA activation. Our results point out PPARgamma as a novel target of the TrkA-mediated neuronal cell survival and differentiating pathway and suggest a potential new inflammatory-independent therapeutic approach for pharmacological intervention in neurological disorders.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».