Effects of glycated low-density lipoprotein on cell viability, proliferation, and growth factors of mouse embryo fibroblasts
Notice bibliographique
Résumé
The predominant cause of death in diabetic patients is atherosclerotic coronary artery disease (CAD). Major gross cellular changes in the vascular wall of persons with CAD include endothelial injury and foam cell formation, as well as smooth muscle cell and fibroblast proliferation. This study examined the effects of glycated low density lipoprotein (glyLDL), a biochemical marker of diabetes, on cell viability, proliferation, and the expression of multiple growth factors in mouse embryo fibroblasts (MEF). The results demonstrated that exposure to ≥150 μg/mL of glyLDL for 24 h or 100 μg/mL of glyLDL for ≥48 h either significantly reduced cell viability or increased DNA fragmentation in MEF. GlyLDL treatment (25-100 μg/mL for up to 12 h) significantly increased the abundance of proliferating cell nuclear antigen (PCNA) and achieved a peak after 4 h exposure to glyLDL. Abundances of fibroblast growth factor-basic (FGF), transforming growth factor-β (TGF), and platelet-derived growth factor-A (PDGF) in MEF reached maximal levels after 2 h exposure to 50 μg/mL of glyLDL. The maximal increase of vascular endothelial growth factor (VEGF) was detected in MEF after 4 h of exposure to 50 μg/mL of glyLDL. Inhibitors for FGF (AZD4547), VEGF, or PDGF receptors (Axitinib), but not that for TGF receptor (LY364947), significantly decreased the abundance of (PCNA) in endothelial cells. The findings suggest that early exposure to a low dosage of glyLDL transiently increases the proliferation of MEF through the upregulation of FGF, VEGF, and (or) PDGF, and prolonged exposure to high concentrations of glyLDL reduced cell viability, which possibly accelerates atherogenesis under diabetic condition.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».