Reactive oxygen species, PKC-β<sub>1</sub>, and PKC-ζ mediate high-glucose-induced vascular endothelial growth factor expression in mesangial cells
Notice bibliographique
Résumé
Vascular endothelial growth factor (VEGF) is implicated in the development of proteinuria in diabetic nephropathy. High ambient glucose present in diabetes stimulates VEGF expression in several cell types, but the molecular mechanisms are incompletely understood. Here primary cultured rat mesangial cells served as a model to investigate the signal transduction pathways involved in high-glucose-induced VEGF expression. Exposure to high glucose (25 mM) significantly increased VEGF mRNA evaluated by real-time PCR by 3 h, VEGF cellular protein content assessed by immunoblotting or immunofluorescence within 24 h, and VEGF secretion by 24 h. High-glucose-induced VEGF expression was blocked by an antioxidant, Tempol, and antisense oligonucleotides directed against p22(phox), a NADPH oxidase subunit. Inhibition of protein kinase C (PKC)-beta(1) with the specific pharmacological inhibitor LY-333531 or inhibition of PKC-zeta with a cell permeable specific pseudosubstrate peptide also prevented enhanced VEGF expression in high glucose. Enhanced VEGF secretion in high glucose was prevented by Tempol, PKC-beta(1), or PKC-zeta inhibition. In normal glucose (5.6 mM), overexpression of p22(phox) or constitutively active PKC-zeta enhanced VEGF expression. Hypoxia inducible factor-1alpha protein was significantly increased in high glucose only by 24 h, suggesting a possible contribution to high-glucose-stimulated VEGF expression at later time points. Thus reactive oxygen species generated by NADPH oxidase, and both PKC-beta(1) and -zeta, play important roles in high-glucose-stimulated VEGF expression and secretion by mesangial 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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».