Rosiglitazone Induces Cardiac Protein Kinase C beta2 Over‐expression And Increases Ventricular Mass in Type 2 Diabetic db/db Mice
Notice bibliographique
Résumé
Rosiglitazone (RSG) treatment in type 2 diabetes has been associated with increased incidence and worsening of heart failure, but the mechanism is unknown. It has been shown that protein kinase C (PKC) β2 is over‐expressed in failing human hearts (Circulation 1999;99:384‐91) and that RSG‐induced weight gain is attributable to increased activation of PKCβ in adipose tissue (FASEB J 2006;20:1203‐5). Further, left ventricular mass is reported to be a predictor of heart failure (Eur Heart J 2008;29:741‐747). We, therefore, hypothesized that RSG may induce PKCβ2 over‐expression and increase ventricular mass of the hearts from db/db (D) mice, a mongenic model of obesity and features of type 2 diabetes. Diabetic mice were either untreated (D), treated with RSG (D+RSG) at 26 mg/kg/day or with RSG plus N‐acetylcysteine (NAC, 1.4 g/kg/day) (D+RN), for 3 weeks; NAC can inhibit PKCβ via mechanisms independent of its antioxidant property. Both RSG or RSG+NAC reduced body weight (BW) relative to D group. However, RSG increased ventricular mass and heart weight/BW ratio, accompanied by 1.5‐fold increase of myocardial PKCβ2 protein expression and activation as well as increased protein kinase B/AKT phosphorylation at serine‐473 relative to D (all P<0.05). NAC prevented all these changes. RGS may have increased ventricular mass by inducing PKCβ2 over‐expression. Supported by a CIHR grant (DLS) and an AHFMR postdoctoral fellowship (ZX)
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».