Cloning of monkey RALDH1 and characterization of retinoid metabolism in monkey kidney proximal tubule cells
Notice bibliographique
Résumé
All-trans and 9-cis retinoic acids function as ligands for retinoic acid receptors (RARs and RXRs), which are ligand-dependent transcription factors and play important roles in development and cellular differentiation. Several retinal dehydrogenases are likely to contribute to the production of all-trans and 9-cis RAs in vivo, but their respective roles in different tissues are still poorly characterized. We have previously characterized and cloned from kidney tissues the rat retinal dehydrogenase type 1 (RALDH1), which oxidizes all-trans and 9-cis retinal with high efficiency but is inactive with 13-cis retinal. Here we have characterized the retinal-oxidizing activity in monkey JTC12 cells, which are derived from kidney proximal tubules. In vitro assay of cell lysates revealed the presence of a NAD+-dependent dehydrogenase that catalyzed the oxidation of all-trans, 9-cis, and 13-cis retinal. Northern blot analysis of JTC12 RNAs and cloning by reverse transcription-polymerase chain reaction demonstrated expression of a monkey homolog of RALDH1. Bacterially expressed JTC12 RALDH1 catalyzed conversion of all three retinal isomers, with a higher catalytic efficiency for 9-cis retinal than for all-trans and 13-cis retinal. Accordingly, live JTC12 produced 9-cis retinoic acid more efficiently than all-trans retinoic acid from their respective retinal precursors. Only metabolites corresponding to the same steric conformation were formed from 9-cis or all-trans retinal, indicating a lack of detectable isomerizing activity in JTC12 cells.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».