<i>Trans</i> Fatty Acids Suppress TNF‐α‐Induced Inflammatory Gene Expression in Endothelial (HUVEC) and Hepatocellular Carcinoma (HepG2) Cells
Notice bibliographique
Résumé
Trans fatty acids (TFA) intake has been linked to cardiovascular diseases and liver diseases; yet the effect of TFA on inflammation remains controversial. Accordingly, the objective of this paper was to determine the in vitro effects of TFA on inflammatory gene expression. Human umbilical vein endothelial cells (HUVEC) and human hepatocellular carcinoma (HepG2) cells were treated for 24 h with either trans-vaccenic acid (tVA), trans-palmitoleic acid (tPA) or elaidic acid (EA) at concentrations of 5-150 µM, or with a mixture of tVA and tPA (150/50 µM). All TFA were highly incorporated into cell membranes, as determined by gas chromatography, representing 15-20% of total fatty acids in HUVEC and 3-8% in HepG2 cells. Incorporation of EA, a common industrial TFA, increased the ratio of the stearoyl-CoA desaturase (SCD-1), a key enzyme involved in fatty acid metabolism. Ruminant TFA, including tVA, tPA and the mixture of tVA and tPA, significantly reduced the TNF-α-induced gene expression of TNF, VCAM-1 and SOD2 in HUVEC, as well as TNF and IL-8 in HepG2 cells. EA also decreased inflammatory gene expression in HUVEC, but not in HepG2 cells. The inhibition of peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR)-γ did not influence the effects of TFA on gene expression. Overall, physiological and supraphysiological concentrations of TFA, especially tVA and tPA, prevented inflammatory gene expression in vitro. This effect is independent of PPAR-γ activation and may be due to an alteration of fatty acid metabolism in cell membranes caused by the high incorporation of TFA.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».