Evidence that estrogen receptor β enhances MMP-13 promoter activity in HIG-82 cells and that this enhancement can be influenced by ligands and involves specific promoter sites
Notice bibliographique
Résumé
Degradation of articular cartilage is characteristic of osteoarthritis, and matrix metalloproteinase-13 (MMP-13) has been implicated in this condition. Estrogen receptors (ERs) are present in connective tissues, indicating these tissues' potential responsiveness to estrogen. We based this study on the hypothesis that estrogen receptor beta (ERbeta) can modulate MMP-13 promoter activity. Transfection of cells with ERbeta constructs led to the induction of the endogenous MMP-13 gene, as evidenced by increased mRNA levels. The results also indicated that MMP-13 promoter construct activity in the HIG-82 cell line significantly increased when ERbeta was present, and that estrogen downregulated this response in a dose-dependent manner. ERbeta was shown to enhance MMP-13 expression somewhat more strongly than ERalpha, and the impact of a number of selective ER modulators (tamoxifen, raloxifene, and ICI 182,780) on ERbeta enhancement of promoter activity was found to be significantly less than that of estrogen. Furthermore, transcription regulatory sites in the MMP-13 promoter, specifically AP-1 and PEA-3, were shown to act in conjunction to mediate ERbeta effects. Thus, ERbeta likely influences MMP-13 promoter expression in normal and disease processes.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».