SREBP‐1 Regulates TGFβ Signaling in Kidney Mesangial Cells
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic nephropathy (DN) is the most common cause of end‐stage renal disease worldwide. A key mediator in the progression of DN is the proinflammatory cytokine TGFβ. TGFβ signals through activation of Type I and II receptors (TβR1 and TβR2), followed by activation of Smads 2 and 3. Sterol regulatory element binding protein (SREBP) is a potent transcription factor known to regulate fatty acid and cholesterol biosynthesis, which has recently been implicated in the pathogenesis of DN. The aim of our study was to determine whether SREBP influenced TGFβ signaling in primary kidney mesangial cells (MC). We found that inhibition of SREBP with the small molecule inhibitor fatostatin blocked TGFβ‐induced C‐terminal phosphorylation of Smad2/3 and of Smad3 activation as assessed by SBE‐luciferase. Overexpression of dominant negative SREBP1 also attenuated Smad2/3 phosphorylation. This inhibition was not the result of an increased rate of Smad2/3 dephosphorylation, nor of Smad2/3 degradation. Rather, SREBP inhibition resulted in the loss of TβR1 protein expression without affecting its transcript levels. This appeared to be mediated by increased recruitment of Smad7 to TβRI with increased proteasomal‐mediated degradation of the receptor. Our data suggest that SREBP‐1 regulates TGFβ signaling through effects on its type I receptor. The mechanism of this regulation is being elucidated in ongoing studies.
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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».