Altered Protein Expression of Cardiac CYP2J and Hepatic CYP2C, CYP4A, and CYP4F in a Mouse Model of Type II Diabetes—A Link in the Onset and Development of Cardiovascular Disease?
Notice bibliographique
Résumé
Arachidonic acid can be metabolized by cytochrome P450 (CYP450) enzymes in a tissue- and cell-specific manner to generate vasoactive products such as epoxyeicosatrienoic acids (EETs-cardioprotective) and hydroxyeicosatetraenoic acids (HETEs-cardiotoxic). Type II diabetes is a well-recognized risk factor for developing cardiovascular disease. A mouse model of Type II diabetes (C57BLKS/J-db/db) was used. After sacrifice, livers and hearts were collected, washed, and snap frozen. Total proteins were extracted. Western blots were performed to assess cardiac CYP2J and hepatic CYP2C, CYP4A, and CYP4F protein expression, respectively. Significant decreases in relative protein expression of cardiac CYP2J and hepatic CYP2C were observed in Type II diabetes animals compared to controls (CYP2J: 0.80 ± 0.03 vs. 1.05 ± 0.06, n = 20, p < 0.001); (CYP2C: 1.56 ± 0.17 vs. 2.21 ± 0.19, n = 19, p < 0.01). In contrast, significant increases in relative protein expression of both hepatic CYP4A and CYP4F were noted in Type II diabetes mice compared to controls (CYP4A: 1.06 ± 0.09 vs. 0.18 ± 0.01, n = 19, p < 0.001); (CYP4F: 2.53 ± 0.22 vs. 1.10 ± 0.07, n = 19, p < 0.001). These alterations induced by Type II diabetes in the endogenous pathway (CYP450) of arachidonic acid metabolism may increase the risk for cardiovascular disease by disrupting the fine equilibrium between cardioprotective (CYP2J/CYP2C-generated) and cardiotoxic (CYP4A/CYP4F-generated) metabolites of arachidonic acid.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».