Flow-dependent Smad2 phosphorylation and TGIF nuclear localization in human aortic endothelial cells
Notice bibliographique
Résumé
Endothelial cells respond to fluid flow stimulation through transient and sustained signal pathway activation. Smad2 is a signaling molecule and transcription factor in the Smad signaling pathway, traditionally associated with TGF-β. Although phosphorylation of Smad2 in the receptor-dependent COOH-terminal region is the most appreciated way Smad2 is activated to affect gene expression, phosphorylation may also occur in the MH1-MH2 linker region (L-psmad2). Here, we show that in human aortic endothelial cells (HAEC), Smad2 was both preferentially phosphorylated in the linker region and localized to the nucleus in a flow-dependent manner. The Smad corepressor transforming growth interacting factor (TGIF) was also found to have flow-dependent nuclear localization. Tissue studies confirmed this L-psmad2 generation trend in rat aorta, indicating likely importance in arterial tissue. HAEC-based inhibitor studies demonstrated that L-psmad2 levels were not related to MAPK phosphorylation, but instead followed the pattern of pAkt(473), both with and without the phosphatidylinositol 3-kinase inhibitor PI-103. Akt and Smad species were also shown to directly interact under flow relative to static controls. To further evaluate impacts of PI-103 treatment, expression profiles for two TGF-β and shear stress-dependent genes were determined and showed that mRNAs were lower from untreated 10 dyn/cm(2) than 2 dyn/cm(2) average shear stress cultures. However, upon exposure to PI-103, this trend was reversed, with a stronger response observed at 10 dyn/cm(2). Taken together, the results of this work suggest that fluid flow exposure may influence endothelial gene expression by a novel mechanism involving Akt, L-psmad2, and TGIF.
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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) | 0,002 | 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 ».