Specific Contribution of Estrogen Receptors on Mitogen-Activated Protein Kinase Pathways and Vascular Cell Activation
Notice bibliographique
Résumé
Randomized clinical trials have not provided conclusive data that hormone replacement therapy confers cardioprotection against coronary artery disease in postmenopausal women. However, other studies have shown that estrogens can induce beneficial effects on the vasculature. Nevertheless, the specific contribution of estrogen receptors (ERs) alpha and beta on vascular cells is not well characterized. Therefore, we used an antisense gene therapy approach to investigate the contribution of ERalpha and ERbeta on p38 and p42/44 mitogen-activated protein kinase (MAPK) activation and on vascular cell responsiveness. Treatment of porcine smooth muscle cells (PSMCs) with platelet-derived growth factor-BB induced p38 and p42/44 MAPK activation and their migration and proliferation. These effects were prevented by pretreatment with 17beta-estradiol (17betaE). The inhibitory effects of 17betaE on PSMCs were abrogated by the downregulation of ERbeta protein expression with selective ERbeta mRNA antisense oligomers, whereas the downregulation of ERalpha had no effect. However, treatment of porcine aortic endothelial cells with 17betaE promoted p38 and p42/44 MAPK phosphorylation and their migration and proliferation. These effects were ERalpha dependent, as defined by antisense gene therapy. These results suggest that in PSMCs, 17betaE reduces p42/44 and p38 MAPK activity through ERbeta stimulation, whereas in contrast, in porcine aortic endothelial cells, 17betaE induces p42/44 and p38 MAPK through ERalpha activation. 17betaE may contribute to the vascular healing process and to the prevention of restenosis by improving reendothelialization through ERalpha activation and by decreasing smooth muscle cell migration and proliferation through ERbeta stimulation.
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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 | 0,001 | 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 ».