High glucose promotes nascent nephron apoptosis via NF-κB and p53 pathways
Notice bibliographique
Résumé
A hyperglycemic environment in utero reduces kidney size and nephron number due to nascent nephron apoptosis. However, the underlying mechanisms are incompletely understood. The present study investigated whether the nascent nephron apoptosis promoted by high glucose is mediated via the transcription factor NF-κB and p53 signaling pathways. Neonatal mouse kidneys from the offspring of nondiabetic, diabetic, and insulin-treated diabetic dams were used for in vivo studies, and MK4 cells, an embryonic metanephric mesenchymal (MM) cell line, were used for in vitro studies. Neonatal kidneys of the offspring of diabetic mothers exhibited an increased number of apoptotic cells and reactive oxygen species (ROS) generation, enhanced NF-κB activation, and nuclear translocation of its subunits (p50 and p65 subunits) as well as phosphorylation (Ser 15) of p53 compared with kidneys of offspring of nondiabetic mothers. Insulin treatment of diabetic dams normalized these parameters in the offspring. In vitro, high-glucose (25 mM) induced ROS generation and significantly increased MK4 cell apoptosis and caspase-3 activity via activation of NF-κB pathway, with p53 phosphorylation and nuclear translocation compared with normal glucose (5 mM). These changes in a high-glucose milieu were prevented by transient transfection of small interfering RNAs for dominant negative IκBα or IKK or p53. Our data demonstrate that high glucose-induced nascent nephron apoptosis is mediated, at least in part, via ROS generation and the activation of NF-κB and p53 pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».