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Enregistrement W2152855566 · doi:10.1084/jem.20120873

Lysophosphatidic acid targets vascular and oncogenic pathways via RAGE signaling

2012· article· en· W2152855566 sur OpenAlexfundno aff
Vivek Rai, Fatouma Touré, Seth Chitayat, Renjun Pei, Fei Song, Qing Li, Jinghua Zhang, Rosa Rosario, Ravichandran Ramasamy, Walter Chazin, Ann Marie Schmidt

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Experimental Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSphingolipid Metabolism and Signaling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute of General Medical SciencesU.S. Public Health ServiceNational Institutes of Health
Mots-clésLysophosphatidic acidRage (emotion)Signal transductionBiologyCell biologyProtein kinase BAutotaxinHMGB1Cancer researchReceptorBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The endogenous phospholipid lysophosphatidic acid (LPA) regulates fundamental cellular processes such as proliferation, survival, motility, and invasion implicated in homeostatic and pathological conditions. Hence, delineation of the full range of molecular mechanisms by which LPA exerts its broad effects is essential. We report avid binding of LPA to the receptor for advanced glycation end products (RAGE), a member of the immunoglobulin superfamily, and mapping of the LPA binding site on this receptor. In vitro, RAGE was required for LPA-mediated signal transduction in vascular smooth muscle cells and C6 glioma cells, as well as proliferation and migration. In vivo, the administration of soluble RAGE or genetic deletion of RAGE mitigated LPA-stimulated vascular Akt signaling, autotaxin/LPA-driven phosphorylation of Akt and cyclin D1 in the mammary tissue of transgenic mice vulnerable to carcinogenesis, and ovarian tumor implantation and development. These findings identify novel roles for RAGE as a conduit for LPA signaling and suggest targeting LPA-RAGE interaction as a therapeutic strategy to modify the pathological actions of LPA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations113
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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