Interaction of epidermal growth factor, Ca<sup>2+</sup>, and matrix metalloproteinase‐9 in primary keratinocyte migration
Notice bibliographique
Résumé
Elevations of epidermal growth factor (EGF) and Ca(2+) concentrations in the wound site are associated with reepithelialization during wound healing. In addition, Ca(2+) and EGF can both induce increases in matrix metalloproteinase-9 (MMP-9) synthesis. However, little is known about the interplay of these events in regulating the migration properties of primary keratinocytes on collagen I, the most abundant extracellular matrix component in the skin. We found that EGF stimulated both chemokinetic and chemotactic migration of primary keratinocytes on collagen I; however, MMP-9 was required for EGF-stimulated chemotaxis but not EGF-stimulated chemokinesis. Calcium at 0.5 mM stimulated chemokinetic migration of keratinocytes. Together, Ca(2+) and EGF stimulated higher levels of chemokinesis than either stimulus alone. Furthermore, Ca(2+) could restore the ability of keratinocytes from MMP-9 null mice to undergo EGF-stimulated chemotaxis. The phosphatidylinositol-3 kinase inhibitor LY294002 inhibited both EGF- and Ca(2+)-stimulated chemokinetic migration. In contrast, the MEK inhibitor PD98059 blocked Ca(2+)- but not EGF-stimulated chemokinetic migration of keratinocytes. A combination of PD98059 and LY294002 was required to inhibit Ca(2+) enhancement of EGF-stimulated migration completely. Calcium-stimulated chemokinesis was completely blocked by either the protein kinase C-alpha inhibitor Gö6976 or the src/fyn inhibitor PP2. Using primary keratinocytes, our results showed how the combined action of Ca(2+), EGF, and MMP-9 regulated the contributions of extracellular-regulated kinase and phosphatidylinositol-3 kinase toward chemokinetic and chemotactic migration of keratinocytes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».