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Enregistrement W2254523093 · doi:10.1096/fasebj.24.1_supplement.957.7

Possible involvement of cytoskeletal reorganization in PKC‐induced cerebroarterial constriction

2010· article· en· W2254523093 sur OpenAlexaff
Ahmed F. El‐Yazbi

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and genetic disorders
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtein kinase CPhosphorylationCalponinCaldesmonCytoskeletonActinCell biologyChemistryConstrictionCalciumBiophysicsInternal medicineCalmodulinEndocrinologyBiologyBiochemistryCellMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several hypotheses have been proposed to account for force production evoked by PKC activation in the resistance circulation based on pharmacological experiments with intact and permeabilized vessel preparations. These include: an increase in calcium influx, an increase in calcium sensitization via phosphorylation of CPI‐17, and thin filament regulation via phosphorylation of calponin and/or caldesmon. However, biochemical evidence of a role for these phosphoproteins has not been forthcoming. Here, rat middle cerebral arteries were used to investigate the molecular mechanism responsible for PKC‐mediated constriction evoked by 5‐HT or direct activation with phorbol dibutyrate (PDBu). A highly sensitive 3‐step western blotting method was used to detect changes in protein phosphorylation. PDBu caused a much larger contraction compared to that evoked by a maximal concentration of 5‐HT, but a similar increase in LC20 phosphorylation. PKC inhibition with GF109302X abolished the 5‐HT‐induced constriction with minimal change in pLC20 content, indicating a role for a non‐LC20‐dependent mechanism(s). Phosphorylation of calponin and caldesmon were not affected by direct PKC activation. These findings suggest a possible contribution of actin cytoskeletal rearrangement to force generation evoked by PKC activation in resistance arteries. (CIHR MOP‐97988, CIHR & AHFMR Fellowships)

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 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 enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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