The Anti-Atherogenic Properties of Sesamin are Mediated via Improved Macrophage Cholesterol Efflux Through PPARγ1-LXRα and MAPK Signaling
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Foam cell formation resulting from disrupted macrophage cholesterol efflux, which is triggered by PPARγ1 and LXRα, is a hallmark of atherosclerosis. Sesamin and sesame oil exert anti-atherogenic effects in vivo. However, the exact molecular mechanisms underlying such effects are not fully understood. AIM: This study examines the potential effects of sesamin (0, 25, 50, 75, 100 μM) on PPARγ1 and LXRα expression and transcriptional activity as well as macrophage cholesterol efflux. METHODS: PPARγ1 and LXRα expression and transcriptional activity are assessed by luciferase reporter assays. Macrophage cholesterol efflux is evaluated by ApoAI-specific cholesterol efflux assays. RESULTS: The 50 μM, 75 μM, and 100 μM concentrations of sesamin up-regulated the expression of PPARγ1 (p<0.001, p<0.001, p<0.001, respectively) and LXRα (p=0.002, p<0.001, p<0.001, respectively) in a concentration-dependent manner. Moreover, 75 μM and 100 μM concentrations of sesamin led to 5.2-fold (p<0.001) and 6.0-fold (p<0.001) increases in PPAR transcriptional activity and 3.9-fold (p<0.001) and 4.2-fold (p<0.001) increases in LXR transcriptional activity, respectively, in a concentration- and time-dependent manner via MAPK signaling. Consistently, 50 μM, 75 μM, and 100 μM concentrations of sesamin improved macrophage cholesterol efflux by 2.7-fold (p<0.001), 4.2-fold (p<0.001), and 4.2-fold (p<0.001), respectively, via MAPK signaling. CONCLUSION: Our findings shed light on the molecular mechanism(s) underlying sesamins anti-atherogenic effects, which seem to be due, at least in part, to its ability to up-regulate PPARγ1 and LXRα expression and transcriptional activity, improving macrophage cholesterol efflux. We anticipate that sesamin may be used as a therapeutic agent for treating atherosclerosis.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».