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Enregistrement W2155919901 · doi:10.1152/ajprenal.00060.2008

A highly sensitive technique to measure myosin regulatory light chain phosphorylation: the first quantification in renal arterioles

2008· article· en· W2155919901 sur OpenAlexaff
Kosuke Takeya, Kathy Loutzenhiser, Mitsuya Shiraishi, Rodger Loutzenhiser, Michael P. Walsh

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Renal Physiology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNitric Oxide and Endothelin Effects
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhosphorylationMyosin light-chain kinaseProtein phosphorylationCell biologyAfferent arteriolesMyosin-light-chain phosphatasePhosphopeptideKinaseMyosinChemistryBiochemistryAngiotensin IIBiologyProtein kinase AReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phosphorylation of the 20-kDa myosin regulatory light chains (LC(20)) plays a key role in the regulation of smooth muscle contraction. The level of LC(20) phosphorylation is governed by the relative activities of myosin light chain kinase and phosphatase pathways. The regulation of these two pathways differs in different smooth muscle types and in the actions of different vasoactive stimuli. Little is known concerning the regulation of LC(20) phosphorylation in the renal microcirculation. The available pharmacological probes are often nonspecific, and current techniques to directly measure LC(20) phosphorylation are not sensitive enough for quantification in small arterioles. We describe here a novel approach to address this important issue. Using SDS-PAGE with polyacrylamide-bound Mn(2+)-phosphate-binding tag and enhanced Western blot analysis, we were able to detect LC(20) phosphorylation using as little as 5 pg (250 amol) of isolated LC(20). Phosphorylated and unphosphorylated LC(20) were detected in single isolated afferent arterioles, and LC(20) phosphorylation levels could be accurately quantified in pooled samples of three arterioles (<300 cells). The phosphorylation level of LC(20) in the afferent arteriole was 6.8 +/- 1.7% under basal conditions and increased to 34.7 +/- 5.1% and 44.6 +/- 6.6% in response to 30 mM KCl and 10(-8) M angiotensin II, respectively. The application of this technique will enable investigations of the different determinants of LC(20) phosphorylation in afferent and efferent arterioles and provide insights into the signaling pathways that regulate LC(20) phosphorylation in the renal microvasculature under physiological and pathophysiological conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations75
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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