Protein histidine phosphatase 1 negatively regulates CD4 T cells by inhibiting the K <sup>+</sup> channel KCa3.1
Notice bibliographique
Résumé
The calcium activated K(+) channel KCa3.1 plays an important role in T lymphocyte Ca(2+) signaling by helping to maintain a negative membrane potential, which provides an electrochemical gradient to drive Ca(2+) influx. We previously showed that nucleoside diphosphate kinase beta (NDPK-B), a mammalian histidine kinase, is required for KCa3.1 channel activation in human CD4 T lymphocytes. We now show that the mammalian protein histidine phosphatase (PHPT-1) directly binds and inhibits KCa3.1 by dephosphorylating histidine 358 on KCa3.1. Overexpression of wild-type, but not a phosphatase dead, PHPT-1 inhibited KCa3.1 channel activity. Decreased expression of PHPT-1 by siRNA in human CD4 T cells resulted in an increase in KCa3.1 channel activity and increased Ca(2+) influx and proliferation after T cell receptor (TCR) activation, indicating that endogenous PHPT-1 functions to negatively regulate CD4 T cells. Our findings provide a previously unrecognized example of a mammalian histidine phosphatase negatively regulating TCR signaling and are one of the few examples of histidine phosphorylation/dephosphorylation influencing a biological process in mammals.
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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 | 0,001 |
| 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 ».