Hyperoside ameliorates glomerulosclerosis in diabetic nephropathy by downregulating miR-21
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the therapeutic effects of hyperoside (Hyp) on glomerulosclerosis in diabetic nephropathy and its underlying mechanisms. Blood glucose, kidney mass, and renal function of mice were measured. Renal morphology was observed using hematoxylin and eosin, periodic acid - Schiff's, and Masson's trichrome stain. Fibronectin (FN) and collagen IV (COL IV) in kidney were determined by Western blot and immunohistochemical studies. Matrix metalloproteinases (MMP)-2 and -9 and tissue inhibitors of metalloproteinase (TIMP)-1 in renal tissues were detected on both the mRNA and protein levels. miRNA expression and artificial alterations by miRNA agomir transfection were evaluated to investigate the protective mechanism of Hyp in mesangial cells. Hyp effectively improved renal function and physiologic features of db/db mice. Hyp also ameliorated glomerulosclerosis by suppressing FN, COL IV, and TIMP-1 expressions and promoting MMP-9 and MMP-2 expressions. The change in MMP-9 mRNA expression was inconsistent with that in protein levels in kidney, indicating that there was a post-transcriptional regulation. Further exploration in vitro showed that miR-21 was downregulated by Hyp, increasing expression of its target, MMP-9. These results suggest that Hyp can ameliorate glomerulosclerosis in diabetic nephropathy by downregulating miR-21 to increase expression of its target, MMP-9.
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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 ».