Angiopoietin-1 and Vascular Endothelial Growth Factor Regulation of Leukocyte Adhesion to Endothelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Vascular endothelial growth factor (VEGF) promotes leukocyte adhesion to endothelial cells (ECs). Angiopoietin-1 (Ang-1) inhibits this response. Nuclear receptor-77 (Nur77) is a proangiogenic nuclear receptor. In the present study, we assessed the influence of Ang-1 and VEGF on Nur77 expression in ECs, and evaluated its role in Ang-1/VEGF-mediated leukocyte adhesion. METHODS AND RESULTS: Expression of Nur77 was evaluated with real-time polymerase chain reaction and immunoblotting. Adhesion of leukocytes to ECs was monitored with inverted microscopy. Nur77 expression or activity was inhibited using adenoviruses expressing dominant-negative form of Nur77, retroviruses expressing Nur77 in the antisense direction, and small interfering RNA oligos. Both Ang-1 and VEGF induce Nur77 expression, by >5- and 30-fold, respectively. When combined, Ang-1 potentiates VEGF-induced Nur77 expression. Ang-1 induces Nur77 through the phosphoinositide 3-kinase and extracellular signal-regulated protein kinase 1/2 pathways. VEGF induces Nur77 expression through the protein kinase D/histone deacetylase 7/myocyte enhancer factor 2 and extracellular signal-regulated protein kinase 1/2 pathways. VEGF induces nuclear factor-kappaB transcription factor, vascular cell adhesion molecule-1, and E-selectin expressions, and promotes leukocyte adhesion to ECs. Ang-1 inhibits these responses. This inhibitory effect of Ang-1 disappears when Nur77 expression is disrupted, restoring the inductive effects of VEGF on adhesion molecule expression, and increased leukocyte adhesion to ECs. CONCLUSIONS: Nur77 promotes anti-inflammatory effects of Ang-1, and functions as a negative feedback inhibitor of VEGF-induced EC 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 | 0,000 |
| 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 ».