Regulation of Protein Kinase C by the Cytoskeletal Protein Calponin
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies from this laboratory have shown that, upon agonist activation, calponin co-immunoprecipitates and co-localizes with protein kinase Cepsilon (PKCepsilon) in vascular smooth muscle cells. In the present study we demonstrate that calponin binds directly to the regulatory domain of PKC both in overlay assays and, under native conditions, by sedimentation with lipid vesicles. Calponin was found to bind to the C2 region of both PKCepsilon and PKCalpha with possible involvement of C1B. The C2 region of PKCepsilon binds to the calponin repeats with a requirement for the region between amino acids 160 and 182. We have also found that calponin can directly activate PKC autophosphorylation. By using anti-phosphoantibodies to residue Ser-660 of PKCbetaII, we found that calponin, in a lipid-independent manner, increased auto-phosphorylation of PKCalpha, -epsilon, and -betaII severalfold compared with control conditions. Similarly, calponin was found to increase the amount of (32)P-labeled phosphate incorporated into PKC from [gamma-(32)P]ATP. We also observed that calponin addition strongly increased the incorporation of radiolabeled phosphate into an exogenous PKC peptide substrate, suggesting an activation of enzyme activity. Thus, these results raise the possibility that calponin may function in smooth muscle to regulate PKC activity by facilitating the phosphorylation of PKC.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».