p53 Down Regulates PDGF-Induced Formation of Circular Dorsal Ruffles in Rat Aortic Smooth Muscle Cells
Notice bibliographique
Résumé
The tumor suppressor, p53, negatively regulates cell migration and invasion in addition to its role in apoptosis, cell cycle regulation and senescence. Here, we study the roles of p53 in PDGF-induced circular dorsal ruffle (CDR) formation in rat aortic smooth muscle (RASM) cells. In primary and immortalized RASM cells, up-regulation of p53 expression or increase in activity with doxorubicin inhibits CDR formation. In contrast, shRNA-knockdown of p53 or inhibition of its activity with pifithrin α promotes CDR formation. p53 acts by up-regulating PTEN expression, which antagonizes Rac and Cdc42 activation. Both lipid and protein phosphatase activities of PTEN are required for maximal suppression of CDR, but the lipid activity clearly plays the dominant role. N-WASP, the downstream effector of Cdc42, is the major positive contributor to CDR formation in RASM, and is an indirect target of p53. The Rac effector, WAVE2, appears to also play a minor role, while WAVE1 has no significant effect in CDR formation. In sum, we propose that p53 suppresses PDGF-induced CDR formation in RASM cells by upregulating PTEN leading mainly to the inhibition of the Cdc42-N-WASP 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) | 0,000 | 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 ».