Effects of PPAR-γ Knock-down and Hyperglycemia on Insulin Signaling in Vascular Smooth Muscle Cells From Hypertensive Rats
Notice bibliographique
Résumé
Peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR)-gamma, a target in the treatment of diabetes, improves insulin sensitivity and exerts cardiovascular protective effects by mechanisms that are not completely elucidated. To investigate underlying molecular mechanisms responsible for PPAR-gamma-associated vascular insulin signaling in hypertension, we tested whether PPAR-gamma downregulation in vascular smooth muscle cells (VSMC) from WKY and SHRSP rats would decrease insulin signaling and glucose uptake and whether this response would be worsened by hyperglycemia to a greater extent in VSMC of hypertensive origin. Passaged mesenteric artery VSMC grown in euglycemic (5.5 mmol/L) or hyperglycemic media (25.0 mmol/L) were treated with PPAR-gamma-siRNA (5 nmol/L), PPAR-gamma antagonist (GW-9662, 10 micromol/L), or PPAR-gamma activator (rosiglitazone, 10 micromol/L) in the presence or absence of insulin (100 nmol/L). Immunoblotting revealed that hyperglycemia and PPAR-gamma inhibition significantly (P < 0.001) decreased insulin-stimulated insulin receptor (IR)-beta, Akt, and glycogen synthase kinase (GSK)-3beta phosphorylation, whereas phosphotyrosine phosphatase (PTP)-1B expression was increased in VSMC from both strains. These effects were more pronounced in SHRSP under hyperglycemia. Rosiglitazone tended to increase insulin-mediated IR-beta, Akt, and GSK-3beta phosphorylation in VSMC from both strains, whereas insulin-induced PTP-1B expression was reduced by hyperglycemia. Insulin-stimulated GLUT-4 expression and glucose transport were attenuated by hyperglycemia in both VSMC. These data suggest that PPAR-gamma inhibition results in decreased insulin signaling, particularly in SHR, in an IR-beta phosphorylation-dependent manner.
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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 | 0,001 |
| 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 ».