Rosiglitazone Prevents High Glucose-Induced Vascular Endothelial Growth Factor and Collagen IV Expression in Cultured Mesangial Cells
Notice bibliographique
Résumé
Peroxisome proliferator-activated receptor (PPARgamma), a ligand-dependent transcription factor, negatively modulates high glucose effects. We postulated that rosiglitazone (RSG), an activator of PPARgamma prevents the upregulation of vascular endothelial growth factor (VEGF) and collagen IV by mesangial cells exposed to high glucose. Primary cultured rat mesangial cells were growth-arrested in 5.6 mM (NG) or 25 mM D-glucose (HG) for up to 48 hours. In HG, PPARgamma mRNA and protein were reduced within 3 h, and enhanced ROS generation, expression of p22(phox), VEGF and collagen IV, and PKC-zeta membrane association were prevented by RSG. In NG, inhibition of PPARgamma caused ROS generation and VEGF expression that were unchanged by RSG. Reduced AMP-activated protein kinase (AMPK) phosphorylation in HG was unchanged with RSG, and VEGF expression was unaffected by AMPK inhibition. Hence, PPARgamma is a negative modulator of HG-induced signaling that acts through PKC-zeta but not AMPK and regulates VEGF and collagen IV expression by mesangial cells.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».