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Enregistrement W2029117013 · doi:10.1002/jcb.21629

Glycogen synthase kinase‐3beta suppresses tumor necrosis factor‐alpha expression in cardiomyocytes during lipopolysaccharide stimulation

2007· article· en· W2029117013 sur OpenAlexaff
E Shen, Jue Fan, Tianqing Peng

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Biochemistry · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueWnt/β-catenin signaling in development and cancer
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGSK-3GSK3BTumor necrosis factor alphaGlycogen synthaseProtein kinase BLipopolysaccharideStimulationSignal transductionKinasePhosphorylationBiologyChemistryMolecular biologyEndocrinologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was to investigate the role of glycogen synthase kinase-3beta (GSK-3beta) in cardiomyocyte tumor necrosis factor-alpha (TNF-alpha) expression induced by lipopolysaccharide (LPS). In cultured neonatal mouse cardiomyocytes, LPS induced TNF-alpha expression and increased GSK-3beta activation. Inhibition of GSK-3beta by SB216763 or by over-expression of a dominant negative mutant of GSK-3beta significantly enhanced TNF-alpha expression in LPS-stimulated cardiomyocytes, in association with an increase in p65 phosphorylation. In contrast, over-expression of GSK-3beta by adenoviral vectors containing wild-type GSK-3beta or a constitutively active GSK-3beta attenuated TNF-alpha expression induced by LPS. Further evidence to support the inhibitory role of GSK-3beta in TNF-alpha expression is that protein kinase B (Akt) signaling, an upstream inhibitor of GSK-3beta, promotes TNF-alpha expression in LPS-stimulated cardiomyocytes and this action of Akt signaling can be mimicked by GSK-3beta inactivation. Our study demonstrates that GSK-3beta plays an inhibitory role in cardiomyocyte TNF-alpha expression during LPS stimulation, and it may be a potential therapeutic target for sepsis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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