Activation of extracellular signal-regulated kinases during dehydration in the African clawed frog, <i>Xenopus laevis</i>
Notice bibliographique
Résumé
In its native environment the African clawed frog, Xenopus laevis, can experience seasonally arid conditions that impose dehydration stress. Activation of intracellular signal transduction cascades can mediate and coordinate biochemical responses to ameliorate dehydration stress. This study examines the extracellular signal-regulated kinase (ERK) signaling cascade, analyzing responses of both upstream and downstream components in six tissues of X. laevis experiencing medium and high levels of dehydration, 16.6+/-1.59 and 28.0+/-1.6% of total body water lost, respectively. Immunoblotting was used to assess the three tiers in this mitogen-activated protein kinase (MAPK) cascade: the initiating MAPK kinase kinases (c-Raf, MEKK), the MAPK kinase (MEK1/2), and finally the MAPK (ERK1/2). The amount of active phosphorylated c-Raf(Ser338) rose by 2- to 2.5-fold under high dehydration in muscle, lung and skin whereas MEKK protein levels rose in these organs and also increased 4-fold in liver. As a result, phosphorylated active MEK1/2(Ser217/221) increased significantly by 2- to 6-fold during dehydration which, in turn, led to 2- to 6-fold increases in phospho-ERK(Thr202/Tyr204) content in all tissues except skin. Given this clear demonstration of ERK cascade activation, two downstream targets of ERK2 were then evaluated. The amount of phosphorylated active transcription factor, STAT3(Ser727) and p90 ribosomal S6 kinase (RSK(Ser380)) increased particularly in muscle, lung and kidney. Furthermore, RSK activation was correlated with a 5- to 8-fold increase in phosphorylation of its target, S6 ribosomal protein. Overall, the results show a strong conserved activation of the ERK cascade in X. laevis tissues in response to dehydration.
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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 | 0,000 |
| 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 ».