Soy protein-derived ACE-inhibitory peptide LSW (Leu-Ser-Trp) shows anti-inflammatory activity on vascular smooth muscle cells
Notice bibliographique
Résumé
Soy proteins are a rich source of various bioactive peptides. LSW (Leu-Ser-Trp) was previously identified from thermolysin-digested soy protein hydrolysate as a potent ACE-inhibitory peptide; however, its biological effects on vascular cells have not been elucidated. The present study evaluated anti-oxidant and anti-inflammatory activities of LSW on vascular smooth muscle cells (VSMCs). Ang II promoted oxidative stress and inflammation in VSMCs; adding LSW did not show anti-oxidant activity, while COX-2, but not iNOS, was down-regulated in Ang II-stimulated VSMCs, suggesting its anti-inflammatory activity. AT1R mediates most of the pathological effects of Ang II in VSMCs; LSW down-regulated Ang II-stimulated AT1R expression, via decreased phosphorylation of both Src and ERK1/2. Furthermore, LSW could also reduce the phosphorylation of nuclear transcription factor p50, but not p65. Results of this study suggested a novel function of LSW as an anti-inflammatory agent on VSMCs, which might broaden its uses as functional food ingredients.
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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 | 0,000 |
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 ».