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Enregistrement W6997948698

エストロゲンによる異なった受容体を介するマクロファージ様細胞のNa, K-ATPase活性促進作用

2023· article· en· W6997948698 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueHokkaido University Collection of Scholarly and Academic Papers (Hokkaido University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIon Transport and Channel Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésDownregulation and upregulationGPEREstrogen receptorReceptorProtein subunitSignal transductionPhosphorylation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many types of cells in the monocyte‒macrophage linage have been shown to be regulated by estrogen. In addition, a body of information suggests that the Na, K-ATPase pump could be a target of 17β-estradiol (E2) in various types of cells. In this study, we explored the effects of E2 on the Na, K-ATPase in macrophage-like RAW 264.7 cells. E2 treatment of RAW 264.7 cells led to biphasic stimulation of Na, K-ATPase activity: an early activation via the cell surface receptor GPR30 and a late upregulation by nuclear estrogen receptor (ER)-activated signals. Antagonization of GPR30 by G15 abolished E2-induced early activation of Na, K-ATPase, while inhibition of ER signals nullified its late upregulation of Na, K-ATPase activity in a dose-dependent manner. Furthermore, short-term treatment with E2 induced phosphorylation of the Na, K-ATPase α1- subunit at Tyr-10, which relied on was related to an increase i n the N a+ affinity of Na, K-ATPase. These results illustrate the involvement of two diffe rent signaling pathways in the regulation of Na, K-ATPase by E2.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,184 · 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.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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