Superinduction of P‐glycoprotein messenger RNA in vivo in the presence of transcriptional inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
P-Glycoprotein (P-gp) is comprised of a small family of plasma membrane proteins, and its presence in high amounts often correlates with multidrug resistance in cultured cells. Dramatically increased levels of a single member of P-gp mRNA (pgp2) have been observed in experimental liver carcinogenesis models, during liver regeneration, upon culturing of hepatocytes and in the uterus of pregnant animals. In all cases, the increase in mRNA level appears to be the result of an increase in mRNA half-life (stability). Previously, we have used transcriptional inhibitors alpha-amanitin and actinomycin D to measure P-gp mRNA half-life in normal liver and in liver tumors. We showed that the level of all three P-gp mRNAs decreased with time in the presence of transcriptional inhibitors, yielding measured half-lives of less than 2 h in liver but greater than 12 h in liver tumors. This observation raised the possibility that regulation of P-gp mRNA stability plays a role in liver carcinogenesis. In the present study, we measured P-gp mRNA half-life in other normal tissues to determine if a short P-gp mRNA half-life is unique to the liver. Our study reveals that in contrast to liver, measured P-gp mRNA half-lives in most tissues examined are greater than 12 h. Moreover, we observed an unexpected, marked increase in the level of pgp2 mRNA with time after injection of transcriptional inhibitors. This can only be explained if the transcriptional inhibitors directly or indirectly inhibit the normally high degradation rate of pgp2 mRNA, resulting in the superinduction of this mRNA. These findings have implications for our understanding of the regulation of P-gp gene expression and drug resistance in vivo.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».