Heterogeneous Nuclear Ribonucleoprotein F Stimulates Sirtuin-1 Gene Expression and Attenuates Nephropathy Progression in Diabetic Mice
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the mechanism of heterogeneous nuclear ribonucleoprotein F (hnRNP F) renoprotective action in a type 2 diabetes (T2D) mouse model (db/db). Immortalized rat renal proximal tubular cells (IRPTCs) and kidneys from humans with T2D were also studied. The db/db mice developed hyperglycemia, oxidative stress, and nephropathy at age 20 weeks compared with their db/m littermates. These abnormalities, with the exception of hyperglycemia, were attenuated in db/db hnRNP F–transgenic (Tg) mice specifically overexpressing hnRNP F in their RPTCs. Sirtuin-1, Foxo3α, and catalase expression were significantly decreased in RPTCs from db/db mice and normalized in db/db hnRNP F–Tg mice. In vitro, hnRNP F overexpression stimulated Sirtuin-1 and Foxo3α with downregulation of acetylated p53 expression and prevented downregulation of Sirtuin-1 and Foxo3α expression in IRPTCs by high glucose plus palmitate. Transfection of Sirtuin-1 small interfering RNA prevented hnRNP F stimulation of Foxo3α and downregulation of acetylated p53 expression. hnRNP F stimulated Sirtuin-1 transcription via hnRNP F–responsive element in the Sirtuin-1 promoter. Human T2D kidneys exhibited more RPTC apoptosis and lower expression of hnRNP F, SIRTUIN-1, and FOXO3α than nondiabetic kidneys. Our results demonstrate that hnRNP F protects kidneys against oxidative stress and nephropathy via stimulation of Sirtuin-1 expression and signaling in diabetes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».