Chaperonin 10 as an endothelial‐derived differentiation factor: Role of glycogen synthase kinase‐3
Notice bibliographique
Résumé
The anti-inflammatory peptide early pregnancy factor/chaperonin 10 (cpn10) was identified by 2D-electrophoresis/mass spectrometry as one of the proteins increased in human umbilical cord endothelial cells (HUVEC) after treatment with erythropoietin (EPO). EPO increased the amount of cpn10 released into the medium of HUVEC cultures, despite the absence of a secretory signal peptide. Although immunosupressive agents would represent an indirect advantage for red cell formation under conditions of infection and inflammation, it is possible that cpn10 may have direct effects on erythroid cells. We show that the chaperonin decreased cell proliferation in cultures of the erythroleukemia cell line K562 and increased the amounts of the erythroid differentiation markers glycophorin A and hemoglobin in TF-1 cells. Nevertheless, cpn10 is not a specific erythroid cell differentiation factor, because monolayers of skin fibroblasts overexpressing cpn10 had significantly higher levels of the differentiation marker collagen I than normal fibroblasts. Nothing is known about the mechanism of action of cpn10 in its capacity as a general differentiation factor. An analysis of early changes taking place in K562 cells after incubation with cpn10 using antibody microarrays identified several phosphorylation events, including a decrease of GSK-3alpha phosphorylation. Further studies in TF-1 cells indicated that cpn10 decreased the phosphorylation of cofilin-1 while stimulating that of GSK-3beta. Furthermore, glycophorin A production decreased in the presence of a GSK-3 inhibitor in the same cells. These experiments support the idea that GSK-3-regulated signal transduction pathways are not only important for stem cell maintenance but may be involved in events controlling cell differentiation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».