Focal adhesions and Ras are functionally and spatially integrated to mediate IL‐1 activation of ERK
Notice bibliographique
Résumé
In connective tissue cells, IL-1-induced ERK activation leading to matrix metalloproteinase (MMP)-3 expression is dependent on cooperative interactions between focal adhesions and the endoplasmic reticulum (ER). As Ras can be activated on the ER, we investigated the role of Ras in IL-1 signaling and focal adhesion formation. We found that constitutively active H-Ras, K-Ras or N-Ras enhanced focal adhesion maturation and β1-integrin activation. IL-1 promoted the accumulation of Ras isoforms in ER and focal adhesion fractions, as shown in cells cotransfected with GFP-tagged Ras isoforms and YFP-ER protein and by analysis of subcellular fractions enriched for ER or focal adhesion proteins. Dominant-negative H-Ras or K-Ras reduced accumulation of H-Ras and K-Ras in focal adhesions induced by IL-1 and also blocked ERK activation and focal adhesion maturation. Ras-GRF was enriched constitutively in focal adhesion fractions and was required for Ras recruitment to focal adhesions. We conclude that Ras activation and IL-1 signaling are interactive processes that regulate the maturation of focal adhesions, which, in turn, is required for ERK activation.
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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 | 0,001 |
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 ».