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Enregistrement W2161252541 · doi:10.1080/10715760500143254

Glucose-induced regulation of novel iron transporters in vascular endothelial cell dysfunction

2005· article· en· W2161252541 sur OpenAlexafffund
Zia A. Khan, Hana Farhangkhoee, Yousef P. Barbin, Paul C. Adams, Subrata Chakrabarti

Notice bibliographique

RevueFree Radical Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Diabetes Association
Mots-clésOxidative stressTransporterGlucose transporterTransferrin receptorDownregulation and upregulationChemistryDMT1TransferrinEndothelial stem cellEndothelial dysfunctionEndocrinologyInternal medicineBiochemistryBiologyGeneMedicineInsulinIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increased iron indices have been associated with the development of diabetes and its complications. In the present study, we have investigated the glucose-induced alteration of iron transporters, divalent metal transporter-1 (DMT-1), iron regulated transporter protein-1 (IREG-1), and transferrin receptor (TfR), in endothelial cell iron accumulation and oxidative stress. Cells were exposed to high glucose levels and subjected to gene expression, protein expression, iron measurement and assessment of oxidative stress. Our results show, for the first time, expression of DMT-1 and IREG-1 in vascular endothelial cells. Our data further indicates upregulation of DMT-1 and IREG-1 mRNA and protein in response to high levels of glucose. TfR, however, exhibited a modest decrease in response to high levels of glucose. Increased expression of DMT-1 and IREG-1 was associated with iron accumulation and oxidative stress. Furthermore, our results show differential expression of iron transporters with treatment of high glucose-exposed cells with two different iron chelators. In conclusion, our study suggests that glucose-induced alteration of iron transporters may arbitrate iron accumulation and oxidative stress in 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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