Selective oxidative stress and cholesterol metabolism in lipid‐metabolizing cell classes: Distinct regulatory roles for pro‐oxidants and antioxidants
Notice bibliographique
Résumé
Atherogenesis is associated with macrophage cholesterol and oxidized lipids accumulation and foam cell formation. However, two other major lipid-metabolizing cell classes, namely intestinal and liver cells, are also associated with atherogenesis. This study demonstrates that manipulations of cellular oxidative stress (by fatty acids, glucose, low-density lipoprotein, angiotensin II, polyphenolic antioxidants, or the glutathione/paraoxonase 1 systems) have some similar, but also some different effects on cholesterol metabolism in macrophages (J774A.1) versus intestinal cells (HT-29) versus liver cells (HuH7). Cellular oxidative stress was ≈3.5-folds higher in both intestinal and liver cells versus macrophages. In intestinal cells or liver cells versus macrophages, the cholesterol biosynthesis rate was increased by 9- or 15-fold, respectively. In both macrophages and intestinal cells C-18:1 and C-18:2 but not C-18:0, fatty acids significantly increased oxidative stress, whereas in liver cells oxidative stress was significantly decreased by all three fatty acids. In liver cells, trans C-18:1 versus cis C-18:1, unlike intestinal cells or macrophages, significantly increased cellular oxidative stress and cellular cholesterol biosynthesis rate. Pomegranate juice (PJ), red wine, or their phenolics gallic acids or quercetin significantly reduced cellular oxidation mostly in macrophages. Recombinant PON1 significantly decreased macrophage (but not the other cells) oxidative stress by ≈30%. We conclude that cellular atherogenesis research should look at atherogenicity, not only in macrophages but also in intestinal and liver cells, to advance our understanding of the complicated mechanisms behind atherogenesis. © 2015 BioFactors, 41(4):273-288, 2015.
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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 ».