EPAC1 controls vascular endothelial cell permeability and the adaptation of these cells to differential fluid shear stress
Notice bibliographique
Résumé
The permeability of a monolayer of vascular endothelial cells (VECs) to the paracellular transit of macromolecules is largely dependent on their ability to form vascular endothelial cadherin (VEcad)‐based contacts between neighbouring VECs and on the strength of the linkages between these VECad‐based structures and the actin cytoskeleton. We reported previously that cAMP‐elevating agents reduce VEC permeability largely through an exchange protein activated by cAMP‐1 (EPAC1)‐mediated strengthening of these inter‐VEC adhesions. Specifically, we showed that integration of EPAC1 into VECad‐based macromolecular signaling complexes allowed localized EPAC1‐dependent activation of Rap‐1 at regions of VEC intercellular contacts and reduced permeability. Since high VEC permeability occur in vivo in areas of the vasculature that experience low fluid shear‐stresses and these areas are more likely to develop atherosclerotic lesions, we studied the impact of EPAC1 activation on VEC permeability under conditions of high or low laminar shear stress. Our results indicated that while VECs aligned poorly when subjected to low fluid shear‐stresses, EPAC1 activators markedly promoted alignment under these conditions.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».