PPAR<b><i>α</i></b>: A Master Regulator of Bilirubin Homeostasis
Notice bibliographique
Résumé
Hypolipidemic fibrates activate the peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR) α to modulate lipid oxidation and metabolism. The present study aimed at evaluating how 3 PPARα agonists, namely, fenofibrate, gemfibrozil, and Wy14,643, affect bilirubin synthesis and metabolism. Human umbilical vein epithelial cells (HUVEC) and coronary artery smooth muscle cells (CASMC) were cultured in the absence or presence of the 3 activators, and mRNA, protein, and/or activity levels of the bilirubin synthesizing heme oxygenase- (HO-) 1 and biliverdin reductase (BVR) enzymes were determined. Human hepatocytes (HH) and HepG2 cells sustained similar treatments, except that the expression of the bilirubin conjugating UDP-glucuronosyltransferase (UGT) 1A1 enzyme and multidrug resistance-associated protein (MRP) 2 transporter was analyzed. In HUVECs, gemfibrozil, fenofibrate, and Wy14,643 upregulated HO-1 mRNA expression without affecting BVR. Wy14,643 and fenofibrate also caused HO-1 protein accumulation, while gemfibrozil and fenofibrate favored the secretion of bilirubin in cell media. Similar positive regulations were also observed with the 3 PPARα ligands in CASMCs where HO-1 mRNA and protein levels were increased. In HH and HepG2 cells, both UGT1A1 and MRP2 transcripts were also accumulating. These observations indicate that PPARα ligands activate bilirubin synthesis in vascular cells and metabolism in liver cells. The clinical implications of these regulatory events are discussed.
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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 | 0,001 | 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 ».