Catalase Prevents Maternal Diabetes–Induced Perinatal Programming via the Nrf2–HO-1 Defense System
Notice bibliographique
Résumé
We investigated whether overexpression of catalase (CAT) in renal proximal tubular cells (RPTCs) could prevent the programming of hypertension and kidney disease in the offspring of dams with maternal diabetes. Male offspring of nondiabetic and diabetic dams from two transgenic (Tg) lines (Hoxb7-green fluorescent protein [GFP]-Tg [controls] and Hoxb7/CAT-GFP-Tg, which overexpress CAT in RPTCs) were studied from the prenatal period into adulthood. Nephrogenesis, systolic blood pressure, renal hyperfiltration, kidney injury, and reactive oxygen species (ROS) generation were assessed. Gene expression of transforming growth factor-β1 (TGF-β1), nuclear factor erythroid 2p45-related factor-2 (Nrf2), and heme oxygenase-1 (HO-1) was tested in both in vitro and in vivo studies. Renal dysmorphogenesis was observed in offspring of Hoxb7-GFP-Tg dams with severe maternal diabetes; the affected male offspring displayed higher renal ROS generation and developed hypertension and renal hyperfiltration as well as renal injury with heightened TGF-β1 expression in adulthood. These changes were ameliorated in male offspring of diabetic Hoxb7/CAT-GFP-Tg dams via the Nrf2-HO-1 defense system. CAT promoted Nrf2 nuclear translocation and HO-1 gene expression, seen in both in vitro and in vivo studies. In conclusion, CAT overexpression in the RPTCs ameliorated maternal diabetes-induced perinatal programming, mediated, at least in part, by triggering the Nrf2-HO-1 defense system.
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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 ».