Role of the Epidermal Growth Factor Receptor in Signaling Strain-dependent Activation of the Brain Natriuretic Peptide Gene
Notice bibliographique
Résumé
The epidermal growth factor receptor (EGFR) and ectoshedding of heparin-binding epidermal growth factor (HBEGF), an EGFR ligand, have been linked to the development of cardiac myocyte hypertrophy. However, the precise role that the liganded EGFR plays in the transcriptional activation of the gene program that accompanies hypertrophy remains undefined. Utilizing the human (h) BNP gene as a model of hypertrophy-dependent gene activation, we show that activation of the EGFR plays an important role in mediating mechanical strain-dependent stimulation of the hBNP promoter. Strain promotes endothelin (ET) generation through NAD(P)H oxidase-dependent production of reactive oxygen species. ET in turn induces metalloproteinase-mediated cleavage of pro-HBEGF and ectoshedding of HBEGF, which activates the EGFR and stimulates hBNP promoter activity. HBEGF also stimulates other phenotypic markers of hypertrophy including protein synthesis and sarcomeric assembly. The antioxidant N-acetylcysteine or the NAD(P)H oxidase inhibitor, apocynin, inhibited strain-dependent activation of the ET-1 promoter, HBEGF shedding, and hBNP promoter activation. The metalloproteinase inhibitor, GM-6001, prevented the induction of HBEGF ectoshedding and the hBNP promoter response to strain, suggesting a critical role for the metalloproteinase-dependent cleavage event in signaling the strain response. These findings suggest that metalloproteinase activity as an essential step in this pathway may prove to be a relevant therapeutic target in the management of cardiac hypertrophy.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».