Simvastatin downregulates the expression of hepcidin and erythropoietin in <scp>H</scp>ep<scp>G</scp>2 cells
Notice bibliographique
Résumé
Statin therapy may improve responsiveness to erythropoietin-stimulating agents in patients with end-stage renal disease. Although statins increase hepatic iron uptake and storage capacity in cholestatic rats, the underlying mechanisms are unclear. Therefore, we examined the effects of a statin (simvastatin) on the expression of hepcidin, erythropoietin receptor (EPOR) and erythropoietin (EPO) in cultured HepG2 cells. HepG2 cells (6-6.5 × 10(5) cells) were seeded in 6-cm dishes and incubated overnight. The cells were then treated with 0, 0.5, 1, 3, 5, or 10 μM simvastatin, and the mRNA expression of hepcidin, EPOR, and EPO was determined. Data were collected from three independent experiments. The cDNA extracted from the cells was used as a template for real-time polymerase chain reaction, and each sample was tested in duplicate. Significant differences (P < 0.05) among groups were determined using one-way analysis of variance with Fisher's least significant difference post hoc test. Data were adjusted using Bonferroni's method. The relative mRNA expression of hepcidin in HepG2 cells treated with 0.5, 1, 3, 5, and 10 μM simvastatin, relative to the control group, was 0.7273, 0.3303, 0.2418, 0.4131, and 0.4064, respectively. The relative mRNA expression of EPOR was 0.5196, 0.2319, 0.2398, 0.4253, and 0.1245, respectively, while that of EPO was 0.9751, 0.4712, 0.4613, 0.4875, and 0.1654. There was a reverse dose-dependent effect of simvastatin. These results suggest that statins increase erythropoiesis by targeting hepcidin and iron regulatory pathways, independent of erythropoietin.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».