Drak2 Is Upstream of p70S6 Kinase: Its Implication in Cytokine-Induced Islet Apoptosis, Diabetes, and Islet Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Drak2 is a member of the death-associated protein family and a serine threonine kinase. In this study, we investigated its role in beta cell survival and diabetes. Drak2 mRNA and protein were rapidly induced in islet beta cells after stimulation by inflammatory lymphokines known to be present in type 1 diabetes. Drak2 up-regulation was accompanied by increased beta cell apoptosis. beta cell apoptosis caused by the said stimuli was inhibited by Drak2 knockdown using small interfering RNA. Conversely, transgenic Drak2 overexpression led to aggravated beta cell apoptosis triggered by the stimuli. Further in vivo experiments demonstrated that Drak2 transgenic islets were more vulnerable to streptozocin insult. We established that inducible NO synthase was upstream and caspase-9 was downstream of Drak2 in its signaling pathway. Purified Drak2 could phosphorylate ribosomal protein S6 (p70S6) kinase in an in vitro kinase assay. Drak2 overexpression in NIT-1 cells led to enhanced p70S6 kinase phosphorylation, whereas Drak2 knockdown in these cells reduced it. These mechanistic studies proved that p70S6 kinase was a bona fide Drak2 substrate.
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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) | 0,002 | 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 ».