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Enregistrement W2278736166 · doi:10.1161/atvb.34.suppl_1.221

Abstract 221: PDGF-Mediated Activation of CREB in Vascular Smooth Muscle Cells Alters Cell Cycling via Rb, p27kip1 and Fox01

2014· article· en· W2278736166 sur OpenAlexaff
Péter Molnár, Raissa Perrault, Peter Zahradka

Notice bibliographique

RevueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCREBCell biologyPhosphorylationPlatelet-derived growth factor receptorVascular smooth muscleCell growthBiologyMAPK/ERK pathwayCell cycleCancer researchGrowth factorCellEndocrinologyTranscription factorReceptorGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Vascular injury initiates signals which lead to the secretion of humoral factors and ultimately to vessel repair. PDGF is one such factor that promotes conversion of smooth muscle cells (SMC) from their contractile state to the synthetic phenotype, which is characterized by the ability to migrate and proliferate. If not properly controlled, such changes can lead to neointimal hyperplasia or restenosis. As CREB has been shown to participate in vascular remodeling, it is plausible that it is an important player in PDGF-mediated phenotypic switch. Hypothesis and aim: We assessed the hypothesis that a relationship exists between CREB and PDGF-dependent proliferation of coronary artery SMCs. We also aimed to identify the pathways both upstream and downstream of CREB activation. Methods: Vascular SMCs from porcine explants and Western blotting were used to monitor protein levels and changes in phosphorylation resulting from various treatments. Multiple cell growth methods were applied to study cell proliferation. A dominant-negative CREB mutant and constitutive expression of p27kip1 were used to assess the involvement of these proteins in mediating the actions of PDGF. Results: Phosphorylation of CREB by PDGF was dependent on both Src and PI3 kinase, and partially dependent on MAPK. Dominant-negative CREB decreased PDGF-dependent cell proliferation by approximately 75%, and both PCNA expression and Ser-780 phosphorylation of Rb were inhibited. While no change in either cyclin D or cdk4 levels was observed, PCNA and Rb mediate the signals transduced through CREB. These cell cycle proteins likely controlled via p27kip1 expression in response to CREB-dependent Fox01 acetylation. Conclusion: CREB phosphorylation is required for SMC proliferation in response to PDGF. Additionally, p27kip1 mediates the actions of CREB in SMCs, likely as a result of changes in Fox01 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 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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,238 · 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
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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