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Enregistrement W2519784735 · doi:10.1097/01.hjh.0000499978.32917.c0

OS 02-03 EFFECT OF HIGH GLUCOSE EXPOSURE ON ENDOTHELIAL MICROPARTICLE FORMATION AND COMPOSITION

2016· article· en· W2519784735 sur OpenAlexaff
Maddison Turner, Larissa Reid, Mercedes N. Munkonda, Dylan Burger

Notice bibliographique

RevueJournal of Hypertension · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Nanomaterials in Catalysis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxidative stressDifferential centrifugationMedicineWestern blotEndothelial stem cellEndothelial dysfunctionCentrifugationEndotheliumPharmacologyEndocrinologyBiochemistryChemistryIn vitroGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Diabetes and hypertension are cognate diseases that often coexist, potentiating one's risk for cardiovascular complications. Both diseases are typified by the development of endothelial dysfunction and are accompanied by increased circulating endothelial microparticles (eMPs). Microparticles are small membrane-derived vesicles that are secreted ubiquitously following cell stress. We have previously shown that eMPs are sensitive markers of vascular injury in hypertension and identified eMP-mediated signaling pathways that lead to endothelial injury. However, whether eMPs differ based on stimuli for their formation is unclear. To investigate the effects of HG on the molecular composition and biological actions of eMPs. Design and Method: Cultured endothelial cells (ECs) were treated with normal D-glucose (NG, 5.6 mM), 25 mM D-glucose (HG), or L-glucose (osmotic control). eMPs were then isolated from the collected media via differential centrifugation. eMP levels were quantified using nanoparticle tracking analysis (NTA), and their effects on endothelial cell oxidative stress were assessed by dihydroethidium-HPLC. Protein composition was assessed via liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) and relative differences were assessed by label-free spectral counting. Candidate proteins were verified by Western blot analysis. Results: eMP formation increased following HG treatment relative to the NG (3-fold, P < 0.05). eMPs formed under high glucose were more potent inducers of oxidative stress than NG eMPs (∼4-fold). LC-MS identified 14,631 unique peptides of which resulted in 220 independent proteins with at least 2 peptides per protein and an average sequence coverage of 16%. Both LC-MS and Western Blot analysis of HG eMPs showed a 4-fold increase in thrombospondin-1 and a 5–11-fold increase in its membrane-anchored binding partners (Versican, Agrin, Perlecan). Conclusions: HG increases eMP formation and leads to molecular changes, including enrichment in thrombospondin-1 and its glycocalyx binding partners. Such alterations may contribute to the development of vascular injury in diabetes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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