Protective Effects of GLP-1 on Glomerular Endothelium and Its Inhibition by PKCβ Activation in Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
To characterize glucagon-like peptide (GLP)-1 signaling and its effect on renal endothelial dysfunction and glomerulopathy. We studied the expression and signaling of GLP-1 receptor (GLP-1R) on glomerular endothelial cells and the novel finding of protein kinase A-dependent phosphorylation of c-Raf at Ser259 and its inhibition of angiotensin II (Ang II) phospho-c-Raf(Ser338) and Erk1/2 phosphorylation. Mice overexpressing protein kinase C (PKC)β2 in endothelial cells (EC-PKCβ2Tg) were established. Ang II and GLP-1 actions in glomerular endothelial cells were analyzed with small interfering RNA of GLP-1R. PKCβ isoform activation induced by diabetes decreased GLP-1R expression and protective action on the renal endothelium by increasing its degradation via ubiquitination and enhancing phospho-c-Raf(Ser338) and Ang II activation of phospho-Erk1/2. EC-PKCβ2Tg mice exhibited decreased GLP-1R expression and increased phospho-c-Raf(Ser338), leading to enhanced effects of Ang II. Diabetic EC-PKCβ2Tg mice exhibited greater loss of endothelial GLP-1R expression and exendin-4-protective actions and exhibited more albuminuria and mesangial expansion than diabetic controls. These results showed that the renal protective effects of GLP-1 were mediated via the inhibition of Ang II actions on cRaf(Ser259) and diminished by diabetes because of PKCβ activation and the increased degradation of GLP-1R in the glomerular endothelial cells.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».