Curcumin alters EpRE and AP‐1 binding complexes and elevates glutamate‐cysteine ligase gene expression
Notice bibliographique
Résumé
Dietary use of curcumin, the active component of tumeric, one of the most widely used spices, is linked to several beneficial health effects, although the underlying molecular mechanisms remain largely unknown. Correlations have been established between curcumin exposure and increases in enzymes for glutathione synthesis, particularly glutamate-cysteine ligase (GCL), and metabolism as well as glutathione content, suggesting the eliciting of an adaptive response to stress. In this study, using HBE1 cells, we found that the mechanism of curcumin-induced GCL elevation occurred via transcription of the two Gcl genes. Gcl transcription has been shown in several systems to be mediated through binding of transcription factor complexes to TRE and EpRE elements. Studies herein showed that curcumin caused modest but sustained increases in binding of proteins to DNA sequences for both cis elements but, more importantly, altered the compositions and nuclear content of proteins in these complexes. Curcumin exposure increased JunD and c-Jun content in AP-1 complexes and increased JunD while decreasing MafG/MafK in EpRE complexes. Thus, the beneficial effects elicited by curcumin appear to be due to changes in the pool of transcription factors that compose EpRE and AP-1 complexes, affecting gene expression of GCL and other phase II enzymes.
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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) | 0,002 | 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 ».