Nuclear Factor κB Downregulates the Transient Outward Potassium Current <i>I</i> <sub>to,f</sub> Through Control of KChIP2 Expression
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: The fast transient outward K(+) current (I(to,f)) plays a critical role in early repolarization of the heart. I(to,f) is consistently downregulated in cardiac disease. Despite its importance, the regulation of I(to,f) in disease remains poorly understood. OBJECTIVE: Because the transcription factor nuclear factor (NF)-κB is activated in cardiac hypertrophy and disease, we studied the role of NF-κB in mediating I(to,f) reductions induced by hypertrophy. METHODS AND RESULTS: Culturing neonatal rat ventricular myocytes in the presence of phenylephrine (PE) plus propranolol (Pro), to selectively activate α(1)-adrenergic receptors, caused reductions in I(to,f), as well as KChIP2 and Kv4.3 expression, while increasing Kv4.2 expression. Inhibition of NF-κB, via overexpression of a phosphorylation-deficient mutant of IκBα (IκBαSA) prevented PE/Pro-induced reductions in I(to,f) and KChIP2 mRNA, without affecting Kv4.2 or Kv4.3 expression, suggesting NF-κB mediates the I(to,f) reductions by repressing KChIP2. Indeed, overexpression of the NF-κB activator IκB kinase-β also decreased KChIP2 expression and I(to,f) (despite increasing Kv4.2), whereas IκBαSA overexpression elevated KChIP2 and decreased Kv4.2 levels. In addition, the classic NF-κB activator tumor necrosis factor α also induced NF-κB-dependent reductions of KChIP2 and I(to,f). Finally, inhibition of calcineurin did not prevent PE/Pro-induced reductions in KChIP2. CONCLUSIONS: NF-κB regulates KChIP2 and Kv4.2 expression. The reductions in I(to,f) observed following α-adrenergic receptor stimulation or tumor necrosis factor α application require NF-κB-dependent decreases in KChIP2 expression.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».