Retinoic Acids Repress the Expression of ETS-1 in Endothelial Cells.
Notice bibliographique
Résumé
The transcription factor ETS-1 expressed in endothelial cells (ECs) regulates angiogenesis by inducing MMP-1, MMP-3, MMP-9, u-PA and integrin beta3 in endothelial cells (ECs). Here, we examined whether antiangiogenic retinoic acids affect the expression of ETS-1 in ECs. The expression of ets-1 mRNA was up-regulated in sparse to subconfluent ECs and down-regulated in confluent ECs. When confluent ECs were stimulated with basic fibroblast growth factor (bFGF), ets-1 mRNA was induced. All-trans retinoic acid (ATRA) as well as 9-cis retinoic acid reduced the augmented expression of ets-1 mRNA in both subconfluent ECs and bFGF-treated confluent ECs. This inhibitory effect of ATRA was dose dependent and was evident at a concentration as low as 10(-7) M. ATRA did not alter the stability of ets-1 mRNA. Moreover, promoter analysis indicated that ATRA repressed the expression of ets-1 mRNA at transcriptional level. As a result, ATRA reduced the binding of ETS-1 protein to the ETS binding motif. These results indicate that the anti-angiogenic effect of retinoic acids is mediated at least in part by the transcriptional repression of ets-1 mRNA in ECs.
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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 | 0,001 |
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 ».