Measurement of Phospholipase D Activation in Vascular Smooth Muscle Cells
Notice bibliographique
Résumé
Phospholipase D (PLD), which hydrolyzes phospholipids (primarily phos-phatidylcholine) to generate phosphatidic acid, is an essential component in cellular signal transduction (1,2). Phosphatidic acid and its dephosphorylated product 1,2 diacylglycerol, are important intracellular second messengers that play critical roles in various cell types including vascular smooth muscle cells (3,4). The human PLD gene 1 has been cloned and expressed. The expressed mammalian PLD has a molecular weight of approx 120 and has both catalytic and transphosphatidylation activities with phosphatidyl cho-line as substrate (5). PLD activation can be initiated by various agonists that fall into two main categories: (1) agents that signal through tyrosine kinase-dependent pathways, e.g., growth factors, and (2) agents that signal through seven transmembrane receptors, acting through trimeric membrane G proteins, e.g., angiotensin II and endothelin-1 (6-9). The molecular mechanisms by which Ang II receptors couple to PLD have recently been identified. The Gβγ subunits as well as their associated Gα(12) subunits, mediate Ang II-induced PLD activation via Src-dependent mechanisms in vascular smooth muscle cells. Small molecular-weight G protein RhoA is also involved in these signaling cascades (10).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».