Identification of Signal Transduction Pathways that Modulate Dibutyryl Cyclic Adenosine Monophosphate Activation of Stanniocalcin Gene Expression in Neuroblastoma Cells
Notice bibliographique
Résumé
Stanniocalcin (STC) is a new mammalian polypeptide hormone and appears to be a regulator of neuronal function. We have already shown that the induction of STC mRNA and protein expression by cAMP is integral to neuroblastoma cell differentiation, particularly neurite outgrowth. In this study, we examined the cAMP pathway in greater detail. Some common neuritogenic agents, euxanthone (PW1) and trans-retinoic acid (RA), were studied for possible interactions with the dibutyryl cAMP (dbcAMP)-mediated response. Our results showed that STC mRNA induction by dbcAMP was mediated by protein kinase A-cAMP response element binding protein (CREB) pathway, accompanied with phosphorylation of CREB and a reduction of p50, p65, and phosphorylated inhibitor kappaBalpha levels. Using a synthetic peptide nuclear factor-kappaB SN50, stimulation of dbcAMP-mediated STC expression was observed; indicating the nuclear translocation of nuclear factor kappaB might possibly repress STC expression. dbcAMP-induced STC mRNA expression was enhanced by PW1. In contrast, RA had highly suppressive effects. Cotreatment of cell with PW1 and cAMP provoked an increase in phosphorylated CREB (pCREB). Conversely, cotreatment with RA suppressed pCREB. The results highlighted the importance of phosphorylation of CREB in mediating STC gene expression. Taking a step further to dissect the possible regulatory pathways involved, with the aid of phorbol 12-myristate 13-acetate or ionomycin, additive effects on STC gene expression were observed. The induction was aided by further elevation of pCREB, which was completely abolished by Gö 6976, a Ca2+-dependent protein kinase C (PKC) alpha and PKCbeta1 inhibitor. Our results indicated that cross-talk with PKC and/or Ca2+ signaling pathways might sensitize cAMP-mediated effects, on CREB phosphorylation and STC gene expression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,000 |
| 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 ».