hSef Inhibits PC-12 Cell Differentiation by Interfering with Ras-Mitogen-activated Protein Kinase MAPK Signaling
Notice bibliographique
Résumé
Growth factor signaling by receptor tyrosine kinases regulates several cell fates, such as proliferation and differentiation. Sef was genetically identified as a negative regulator of fibroblast growth factor (FGF) signaling. Using bioinformatic methods and rapid amplification of cDNA ends-PCR, we isolated both the mouse and the human Sef genes, which encoded the Sef protein and Sef-S isoform that was generated through alternative splicing. We provide evidence that the Sef gene products were located mainly on the cell membrane. Co-immunoprecipitation and immunostaining experiments indicate that hSef interacts with FGFR1 and FGFR2 but not FGFR3. Our results demonstrated that stably expressed hSef strongly inhibits FGF2- or nerve growth factor-induced PC-12 cell differentiation. The intracellular domain of hSef is necessary for the inhibitory effect on FGF2-induced PC-12 cell differentiation. Furthermore, our data suggested Sef exerted the negative effect on FGF2-induced PC-12 cell differentiation through the prevention of Ras-mitogen-activated protein kinase signaling, possibly functioning upstream of the Ras molecule. These findings suggest that Sef may play an important role in the regulation of PC-12 cell differentiation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».