Microarray and Suppression Subtractive Hybridization Analyses of Gene Expression in Pheochromocytoma Cells Reveal Pleiotropic Effects of Pituitary Adenylate Cyclase-Activating Polypeptide on Cell Proliferation, Survival, and Adhesion
Notice bibliographique
Résumé
Pituitary adenylate cyclase-activating polypeptide (PACAP) exerts trophic effects on several neuronal, neuroendocrine, and endocrine cells. To gain insight into the pattern of the transcriptional modifications induced by PACAP during cell differentiation, we studied the effects of this neuropeptide on rat pheochromocytoma PC12 cells. We first analyzed the transcriptome of PC12 cells in comparison to that of terminally differentiated rat adrenomedullary chromaffin cells, using a high-density microarray, to identify genes associated with the proliferative phenotype that are possible targets of PACAP during differentiation of sympathoadrenal normal and tumoral cells. We then studied global gene expression in PC12 cells after 48 h of exposure to PACAP, using both cDNA microarray and suppression subtractive hybridization technologies. These complementary approaches resulted in the identification of 75 up-regulated and 70 down-regulated genes in PACAP-treated PC12 cells. Among the genes whose expression is modified in differentiated cells, a vast majority are involved in cell proliferation, survival, and adhesion/motility. Expression changes of most of these genes have been associated with progression of several neoplasms. A kinetic study of the effects of PACAP on some of the identified genes showed that the neuropeptide likely exerts early as well as late actions to achieve the gene expression program necessary for cell differentiation. In conclusion, the results of the present study underscore the pleiotropic role of PACAP in cell differentiation and provide important information on novel targets that could mediate the effects of this neuropeptide in normal and tumoral neuroendocrine cells.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».