The Ste20-like kinase SLK promotes p53 transactivation and apoptosis
Notice bibliographique
Résumé
Expression and activity of the germinal center kinase [corrected] SLK are increased during kidney development and recovery from renal ischemia-reperfusion injury. SLK promotes apoptosis, in part, via pathway(s) involving apoptosis signal-regulating kinase-1 and p38 mitogen-activated protein kinase. This study addresses the role of p53 as a potential effector of SLK. p53 transactivation was measured after transient transfection of a luciferase reporter plasmid that contains a p53 cis-acting enhancer element. Overexpression of SLK in COS-1 cells and cotransfection of SLK and p53-wild type (wt) cDNAs in glomerular epithelial cells (GECs) stimulated p53 transactivational activity, as measured by a p53 response element-driven luciferase reporter. In GECs, chemical anoxia followed by glucose reexposure (in vitro ischemia-reperfusion) increased p53 reporter activity, and this increase was amplified by overexpression of SLK. Expression of SLK induced p53 phosphorylation on serine (S)-33 and S315. In GECs, cotransfection of SLK with p53-wt, p53-S33A, p53-S315A, or p53-S33A+S315A mutants showed that only the double mutation abolished the SLK-induced increase in p53 reporter activity. SLK-induced stimulation of p53 reporter activity was attenuated by inhibition of JNK. Overexpression of SLK amplified apoptosis induced by subjecting cells to in vitro ischemia-reperfusion injury, while ectopic expression of a dominant negative SLK mutant attenuated the ischemia-reperfusion-induced apoptosis. The p53 transactivation inhibitor pifithrin-alpha significantly attenuated the amount of apoptosis after ischemia-reperfusion and SLK overexpression. Thus SLK induces p53 phosphorylation and transactivation, which enhances apoptosis after in vitro ischemia-reperfusion injury.
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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 ».