FGF-16 is a target for adrenergic stimulation through NF- B activation in postnatal cardiac cells and adult mouse heart
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The fibroblast growth factor (FGF) family plays an important role in cardiac growth and development. However, only FGF-16 RNA levels are reported to increase during the perinatal period and to be expressed preferentially in the myocardium, suggesting control at the transcriptional level and a role for FGF-16 in the postnatal heart. Beyond the identification of two TATA-like elements (TATA1 and TATA2) in the mouse FGF-16 promoter region and the preferential cardiac activity of TATA2, there is no report of Fgf-16 gene regulation. Assessment of promoter sequences, however, reveals putative nuclear factor-kappaB (NF-kappaB) elements, suggesting that Fgf-16 is regulated via NF-kappaB activation and thereby implicated in a number of cardiac events. Thus, the Fgf-16 gene was investigated as a target for NF-kappaB activation in cardiac cells. METHODS AND RESULTS: Assessments of Fgf-16 promoter activity were made using truncated and transfected hybrid genes with NF-kappaB inhibitors and/or beta-adrenergic stimulation via isoproterenol (IsP) treatment (a known NF-kappaB activator) in culture, and on endogenous mouse and human Fgf-16 genes in situ. The mouse Fgf-16 promoter region was stimulated in response to IsP treatment, but this response was lost with NF-kappaB inhibitor pretreatment. Deletion analysis revealed IsP responsiveness linked to sequences between TATA2 and TATA1 and, more specifically, a NF-kappaB element upstream and adjacent to TATA1 that associates with NF-kappaB p50/p65 subunits in chromatin. Finally, TATA1 and the proximal NF-kappaB element are conserved in the human genome and responsive to IsP. CONCLUSION: The mouse and human Fgf-16 gene is a target for NF-kappaB activation in the postnatal heart.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».