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Enregistrement W2167619166 · doi:10.1152/ajpcell.00448.2002

Autoregulation of glucocorticoid receptor by cortisol in rainbow trout hepatocytes

2003· article· en· W2167619166 sur OpenAlexaff
Ramesh Sathiyaa, Mathilakath M. Vijayan

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Cell Physiology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlucocorticoid receptorInternal medicineGlucocorticoidEndocrinologyTroutBiologyReceptorMessenger RNAChemistryGeneMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used primary cultures of trout hepatocytes and a physiological dose of cortisol (100 ng/ml), mimicking stressed levels in salmonid fish, to address the impact of glucocorticoid stimulation on glucocorticoid receptor (GR) mRNA abundance and protein content. Cortisol significantly elevated GR mRNA content over a 24-h period; this increase was abolished by actinomycin D, suggesting transcriptional control of GR. However, cortisol significantly decreased GR protein content, leading us to hypothesize that lower GR protein content may be regulating GR mRNA abundance. Indeed, treatment of hepatocytes with MG-132, a proteasomal inhibitor shown to prevent GR degradation by cortisol, abolished cortisol-mediated GR mRNA upregulation. Also, geldanamycin, a heat shock protein 90-specific inhibitor, abolished the GR mRNA increase evident with cortisol but did not modify cortisol-induced increases in abundance of mRNA for phosphoenolpyruvate carboxykinase, a glucocorticoid-responsive gene, or hepatocyte glucose release. Together, our results suggest a negative feedback loop for GR gene regulation by cortisol in trout hepatocytes. The autoregulation of GR may be a crucial step in the physiological stress response process, especially in modulating energy-dependent processes that are glucocorticoid dependent, including gluconeogenesis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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

Citations159
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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