Modeling Acute ER Stress in Vivo and in Vitro
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The endoplasmic reticulum (ER) is a critical organelle that synthesizes secretory proteins and serves as the main calcium storage site of the cell. The accumulation of unfolded proteins at the ER results in ER stress. Although the association between ER stress and the pathogenesis of many metabolic conditions have been well characterized using both in vivo and in vitro models, no standardized model concerning ER stress exists. Here, we report a standardized model of ER stress using two well-characterized ER stress-inducing agents, thapsigargin and tunicamycin. Our aim in this current study was 2-fold: to characterize and establish which agent is optimal for in vitro use to model acute ER stress and to evaluate which agent is optimal for in vivo use. To study the first aim we used two well-established metabolic cell lines; human hepatocellular carcinoma (HepG2s) and differentiated mouse adipocytes (3T3-L1). In the second aim we utilized C57BL/6J mice that were randomized into three treatment groups of sham, thapsigargin, and tunicamycin. Our in vitro results showed that tunicamycin worked as a rapid and efficacious inducer of ER stress in adipocytes consistently, whereas thapsigargin and tunicamycin were equally effective in inducing ER stress in hepatocytes. In regards to our in vivo results, we saw that tunicamycin was superior in not only inducing ER stress but also recapturing the metabolic alterations associated with ER stress. Thus, our findings will help guide and inform researchers as to which ER stress agent is appropriate with regards to their model.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle