摘要
转化生长因子β活化激酶1（TAK1或MAP3K7）是核因子κB（NF-κB）和有丝分裂原活化蛋白激酶（MAPK）信号通路的关键信号成分。TAK1的激活通过其结合伙伴和蛋白质修饰受到严格调控。尽管TAK1在小鼠胚胎成纤维细胞（MEFs）、T细胞和其他细胞中起着先天免疫信号和凋亡的重要和积极调节器的作用，但它对中性粒细胞的细胞发育和促炎信号通路的激活起着负调控作用。然而，TAK1在不同细胞类型中起相反作用的分子机制仍有待解决。在这篇文章中，我们讨论了我们以细胞类型特异性的方式理解TAK1调控、功能和机制的最新进展。
版权所有©2013 Elsevier Ltd.保留所有权利。
PubMed免责声明
类似文章
-
TRAF6和TAK1参与SAMHD1介导的NF-κB信号负调控。
Espada CE、St Gelais C、Bonifati S、Maksimova VV、Cahill MP、Kim SH、Wu L。
Espada CE等人。
《维罗尔杂志》。2021年1月13日；95（3）：e01970-20。doi:10.1128/JVI.01970-20。2021年1月13日印刷。
《维罗尔杂志》。2021
PMID：33177202
免费PMC文章。
-
TAK1，不仅仅是先天免疫。
戴磊、阿依图·C、刘XY、奚杰、张国平。
戴磊等。
IUBMB寿命。2012年10月；64(10):825-34. doi:10.1002/iub.1078。Epub 2012年9月3日。
IUBMB寿命。2012
PMID：22941947
审查。
-
TAK1在炎症疾病和癌症中的靶向性。
樱井H。
樱井H。
药物科学趋势。2012年10月；33(10):522-30. doi:10.1016/j.tips.2012.06.007。Epub 2012年7月12日。
药物科学趋势。2012
PMID：22795313
审查。
-
TAK1负调控Gr-1+CD11b+中性粒细胞中NF-κB和p38MAP激酶的激活。
Ajibade AA、Wang Q、Cui J、Zou J、Xia X、Wang M、Tong Y、Hui W、Liu D、Su B、Wang HY、Wang RF。
Ajibade AA等人。
免疫。2012年1月27日；36（1）:43-54。doi:10.1016/j.immuni.2011.12.010。Epub 2012年1月5日。
免疫。2012
PMID：22226633
免费PMC文章。
-
类肿瘤坏死因子弱凋亡诱导剂（TWEAK）通过激活TGF-β活化激酶1激活促炎信号通路和基因表达。
Kumar M、Makonchuk DY、Li H、Mittal A、Kumar A。
Kumar M等人。
免疫学杂志。2009年2月15日；182(4):2439-48. doi:10.4049/jimmunol.0803357。
免疫学杂志。2009
PMID：19201899
免费PMC文章。
引用人
-
TIGAR-TAK1的破坏可减轻脓毒症小鼠模型的免疫病理学。
王德、李毅、杨浩、沈X、石X、李C、张毅、刘X、江B、朱X、张浩、李X、白H、杨Q、高W、白F、纪Y、陈Q、本J。
王德等。
国家公社。2024年5月21日；15(1):4340. doi:10.1038/s41467-024-48708-0。
国家公社。2024
PMID：38773142
免费PMC文章。
-
5Z-7-恶草醇通过调节小胶质细胞极化来减轻铜利嗪诱导的小鼠脱髓鞘。
陈S，刘S，黄Y，黄S，张伟，谢H，卢L。
Chen S等。
大脑行为。2024年4月；14（4）：e3487。doi:10.1002/brb3.3487。
大脑行为。2024
PMID：38648385
免费PMC文章。
-
咪唑[1,2的发现-b]含哒嗪的TAK1激酶抑制剂，对多发性骨髓瘤具有良好的活性。
Akwata D、Kempen AL、Lamptey J、Dayal N、Brauer NR、Sintim HO。
Akwata D等人。
RSC药物化学。2023年11月28日；15(1):178-192. doi:10.1039/d3md00415e。eCollection 2024年1月25日。
RSC药物化学。2023
PMID：38283221
免费PMC文章。
-
miRNA-194-3p抑制胶质瘤中的NF-κB，以减弱iPSC基因和前神经-间质转换。
Jacob JR、Singh R、Okamoto M、Chakravarti A、Palanichamy K。
Jacob JR等人。
iScience。2023年12月7日；27（1）：108650。doi:10.1016/j.isci.2023.108650。电子采集2024年1月19日。
iScience。2023
PMID：38226170
免费PMC文章。
-
使用多层网络分析、模糊逻辑模型和深度学习技术构建渗出性年龄相关性黄斑变性诊断和治疗分子网络：视网膜和脑神经变性疾病相关吗？
Latifi Navid H、Barzegar Behrooz A、Jamehdor S、Davari M、Latifinavid M、Zolfagari N、Piroozmand S、Taghizadeh S、Bourbour M、Shemshaki G、Latifi Navid S、Arab SS、Soheili ZS、Ahmadieh H、Sheibani N。
Latifi-Navid H等人。
制药（巴塞尔）。2023年11月2日；16(11):1555. doi:10.3390/ph16111555。
制药（巴塞尔）。2023
PMID：38004422
免费PMC文章。
引用
