Mangiferin suppressed advanced glycation end products (AGEs) through NF-κB deactivation and displayed anti-inflammatory effects in streptozotocin and high fat diet-diabetic cardiomyopathy rats
Notice bibliographique
Résumé
Given the importance of the aggregation of advanced glycation end products (AGEs) and cardiac inflammation in the onset and progression of diabetic cardiomyopathy (DCM), our objective in this study was to demonstrate the cardioprotective effect of mangiferin, an antidiabetic and anti-inflammatory agent, on diabetic rat model. The DCM model was established by a high-fat diet and a low dose of streptozotocin. DCM rats were treated orally with mangiferin (20 mg/kg) for 16 weeks. Serum and left ventricular myocardium were collected for determination of inflammatory cytokines. AGEs mRNA and protein expression of nuclear factor kappa B (NF-κB) and receptor for AGEs (RAGE) in myocardium were assayed by real-time PCR and Western blot. ROS levels were measured by dihydroethidium fluorescence staining. NF-κB binding activity was assayed by TransAM NF-κB p65 ELISA kit. Chronic treatment with mangiferin decreased the levels of myocardial enzymes (CK-MB, LDH) and inflammatory mediators (TNF-α, IL-1β). Meanwhile, NF-κB is inhibited by the reduction of nuclear translocation of p65 subunit, and mangiferin reduced AGE production and decreased the mRNA and protein expression of RAGE in DCM rats. Our data indicated that mangiferin could significantly ameliorate DCM by preventing the release of inflammatory cytokines, and inhibiting ROS accumulation, AGE/RAGE production, and NF-κB nuclear translocation, suggesting that mangiferin treatment might be beneficial in DCM.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».