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Enregistrement W2040410541 · doi:10.1002/jcb.21221

cAMP‐dependent protein kinase enhances inositol 1,4,5‐trisphosphate‐induced Ca<sup>2+</sup> release in AR4‐2J cells

2007· article· en· W2040410541 sur OpenAlexafffund
Yannik Régimbald‐Dumas, Guillaume Arguin, Marc‐Olivier Frégeau, Gaétan Guillemette

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Biochemistry · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Kinase Regulation and GTPase Signaling
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart And Stroke Foundation Of Quebec
Mots-clésForskolinProtein kinase AInositolCell biologyIntracellularPhosphorylationInositol phosphateReceptorBiologySignal transductionKinaseCrosstalkChemistryBiochemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In non-excitable cells, the inositol 1,4,5-trisphosphate receptor (IP(3)R), a ligand-gated Ca(2+) channel, plays an important role in the control of intracellular Ca(2+). There are three subtypes of IP(3)R that are differentially distributed among cell types. AR4-2J cells express almost exclusively the IP(3)R-2 subtype. The purpose of this study was to investigate the effect of cAMP-dependent protein kinase (PKA) on the activity of IP(3)R-2 in AR4-2J cells. We showed that immunoprecipitated IP(3)R-2 is a good substrate for PKA. Using a back-phosphorylation approach, we showed that endogenous PKA phosphorylates IP(3)R-2 in intact AR4-2J cells. Pretreatment with PKA enhanced IP(3)-induced Ca(2+) release in permeabilized AR4-2J cells. Pretreatment with the cAMP generating agent's forskolin and vasoactive intestinal peptide (VIP) enhanced carbachol (Cch)-induced and epidermal growth factor (EGF)-induced Ca(2+) responses in intact AR4-2J cells. Our results are consistent with an enhancing effect of PKA on IP(3)R-2 activity. This conclusion supports the emerging concept of crosstalk between Ca(2+) signaling and cAMP pathways and thus provides another way by which Ca(2+) signals are finely encoded within non-excitable cells.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations20
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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