Distinct Mechanisms Determine the Patterns of Differential Activation of H-Ras, N-Ras, K-Ras 4B, and M-Ras by Receptors for Growth Factors or Antigen
Notice bibliographique
Résumé
Although GTPases of the Ras family have been implicated in many aspects of the regulation of cells, little is known about the roles of individual family members. Here, we analyzed the mechanisms of activation of H-Ras, N-Ras, K-Ras 4B, and M-Ras by two types of external stimuli, growth factors and ligation of the antigen receptors of B or T lymphocytes (BCRs and TCRs). The growth factors interleukin-3, colony-stimulating factor 1, and epidermal growth factor all preferentially activated M-Ras and K-Ras 4B over H-Ras or N-Ras. Preferential activation of M-Ras and K-Ras 4B depended on the presence of their polybasic carboxy termini, which directed them into high-buoyant-density membrane domains where the activated receptors, adapters, and mSos were also present. In contrast, ligation of the BCR or TCR resulted in activation of H-Ras, N-Ras, and K-Ras 4B, but not M-Ras. This pattern of activation was not influenced by localization of the Ras proteins to membrane domains. Activation of H-Ras, N-Ras, and K-Ras 4B instead depended on the presence of phospholipase C-gamma and RasGRP. Thus, the molecular mechanisms leading to activation of Ras proteins vary with the stimulus and can be influenced by either colocalization with activated receptors or differential sensitivity to the exchange factors activated by a stimulus.
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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 ».