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Enregistrement W2043386035 · doi:10.1139/o99-070

Signal transduction pathways, and nuclear translocation of zinc and metallothionein during differentiation of myoblasts

2000· article· en· W2043386035 sur OpenAlexaffvenue
Margarita D. Apostolova, Iordanka A. Ivanova, M. George Cherian

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUniversity of Dodoma
Mots-clésMyogenesisMetallothioneinCytoplasmMyocyteCell biologyBiologySignal transductionNuclear localization sequenceCellular differentiationProtein kinase ABiochemistryKinaseMolecular biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The changes in subcellular localization of metallothionein during differentiation were studied in two myoblast cell lines, L6 and H9C2. Addition of insulin like growth factor-I or lowering foetal bovine serum to 1% can induce differentiation of myoblasts to myotubes. Metallothionein and zinc were localized mainly in the cytoplasm in myoblasts but were translocated into the nucleus of newly formed myotubes during early differentiation. In fully differentiated myotubes, metallothionein content was decreased with a cytoplasmic localization. Addition of an inhibitor of mitogen-activated protein kinase, PD 98059, did not affect differentiation but blocked nuclear translocation of metallothionein. LY 294092, an inhibitor of PI3 kinase, and rapamycin, an inhibitor of p70S6 serine/threonine kinase, abolished insulin-like growth factor-I induced differentiation of myoblasts, retained metallothionein in the cytoplasm, and decreased metallothionein content. These results demonstrate that the cytoplasmic-nuclear translocation of metallothionein occurs during the early stage of differentiation of myoblasts to myotubes and can be blocked by inhibition of certain signal transduction pathways. The transient nuclear localization of metallothionein and zinc may be related to a high requirement for zinc for metabolic activities during the early stage of differentiation.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,335

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 GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations40
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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