Tamoxifen and ICI 182,780 negatively influenced cardiac cell growth via an estrogen receptor-independent mechanism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent studies have demonstrated that selective estrogen receptor modulators (SERMs) reduced identifiable risk factors implicated in cardiovascular disease. Despite this observation, the direct effect of SERMs on cardiac cell growth remains unexplored. METHODS: Neonatal rat cardiac myocytes (CM) and fibroblasts (CF) were exposed to either the partial estrogen receptor agonist/antagonist 4-OH tamoxifen (e.g., SERM) or the pure estrogen receptor antagonist ICI 182,780 and the effect on DNA synthesis, cell cycle protein expression and extracellular signal-regulated kinase (ERK1/2) phosphorylation were assessed. RESULTS: The treatment of CM and CF with either 4-OH tamoxifen or ICI 182,780 decreased DNA synthesis in the absence of apoptosis via an estrogen receptor-independent pathway. In CM and CF, 4-OH tamoxifen and ICI 182,780 treatment reduced proliferating cell nuclear antigen protein expression and concomitantly increased p27Kip1. 4-OH Tamoxifen and ICI 182,780 treatment increased ERK1/2 phosphorylation in CM and CF, and ERK1/2 kinase (MEK)-dependent inhibition of ERK1/2 activation attenuated ICI 182,780-mediated suppression of DNA synthesis. CONCLUSION: These data are the first to describe cardiac cells as novel targets of SERMs and ICI 182,780, and highlight the role of the ERK1/2 pathway in the suppression of DNA synthesis.
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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 ».