Hydrogen peroxide induces heat shock protein and <i>proto-oncogene</i> mRNA accumulation in <i>Xenopus laevis</i> A6 kidney epithelial cells
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we examined the effect of hydrogen peroxide on the accumulation of various mRNAs encoding heat shock proteins (hsps) and proto-oncogenes in Xenopus A6 kidney epithelial cells. Hydrogen peroxide treatment enhanced the accumulation of hsp90, hsp70, hsp30, c-jun, c-fos, and actin mRNAs with distinct temporal patterns. Although hsp70, c-fos, and c-jun mRNA levels peaked at 1-2 h before declining, hsp30 and hsp90 mRNA levels were maximal at 4-6 h. Other mRNAs, including heat shock cognate hsc70, immunoglobulin binding protein, and ribosomal L8, were unaffected. Treatment of kidney cells with a combination of mild heat shock plus hydrogen peroxide resulted in a synergistic increase in the relative levels of both hsp70 and hsp30 mRNA, but not hsp90, c-fos, c-jun, or actin. This study suggests that analysis of hsp and proto-oncogene mRNA levels may be of value as molecular biomarkers of oxidative stress associated with various disease states and nephrotoxicity in kidney.
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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 | 0,000 |
| 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 ».