Differential activation of NF-κB and AP-1 in increased fibronectin synthesis in target organs of diabetic complications
Notice bibliographique
Résumé
Increased extracellular matrix protein production leading to structural abnormalities is a characteristic feature of chronic diabetic complications. We previously showed that high glucose in endothelial cell culture leads to the upregulation of basement membrane protein fibronectin (FN) via an endothelin (ET)-dependent pathway involving activation of NF-kappaB and activating protein-1 (AP-1). To delineate the mechanisms of basement membrane thickening, we used an animal model of chronic diabetes and evaluated ET-dependent activation of NF-kappaB and AP-1 and subsequent upregulation of FN in three target organs of chronic diabetic complications. After 3 mo of diabetes, retina, renal cortex, and myocardium demonstrated increased FN mRNA and increased ET-1 mRNA expression. Increased FN expression was shown to be dependent on ET receptor-mediated signaling, as the increase was prevented by the dual ET receptor antagonist bosentan. NF-kappaB activation was most pronounced in the retina, followed by kidney and heart. AP-1 activation was also most pronounced in the retina but was similar in both kidney and heart. Bosentan treatment prevented NF-kappaB activation in the retina and heart and AP-1 activation in the retina and kidney. These data indicate that, although ETs are important in increased FN production due to diabetes, the mechanisms with respect to transcription factor activation may vary depending on the microenvironment of the organ.
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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 ».