A Diacylglycerol-Protein Kinase C-RasGRP1 Pathway Directs Ras Activation upon Antigen Receptor Stimulation of T Cells
Notice bibliographique
Résumé
Ras GTPases are on/off switches regulating numerous cellular responses by signaling to various effector molecules. In T lymphocytes, Ras can be activated by two Ras exchange factors, SOS and RasGRP1, which are recruited through the adapters Grb2 and LAT and via the second-messenger diacylglycerol (DAG), respectively. Mitogen-activated protein (MAP) kinase phosphorylation patterns induced by active Ras can vary and contribute to distinct cellular responses. The different consequences of Ras activation by either guanine exchange factor are unknown. DAG also recruits and activates the kinase protein kinase Ctheta (PKCtheta) turning on the Erk MAP kinase pathway, but the biochemical mechanism responsible is unclear. We generated T-cell clones deficient in phorbol myristate acetate (a surrogate for DAG)-induced Ras activation. Analysis of a RasGRP1-deficient Jurkat T-cell clone and RasGRP1 RNA interference in wild-type cells revealed that RasGRP1 is required for optimal, antigen receptor-triggered Ras-Erk activation. RasGRP1 relies on its DAG-binding domain to selectively activate Erk kinases. Activation of Erk correlates with the phosphorylation of threonine residue 184 in RasGRP1. This phosphorylation event requires the activities of novel PKC kinases. Conversely, active PKCtheta depends on RasGRP1 sufficiency to effectively trigger downstream events. Last, DAG-PKC-RasGRP1-driven Ras-Erk activation in T cells is a unique signaling event, not simply compensated for by SOS activity.
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 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».