Dachengqi decoction alleviates acute lung injury and inhibits inflammatory cytokines production through TLR4/NF‐κB signaling pathway in vivo and in vitro
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Sepsis that arises from uncontrolled pulmonary inflammation could induce acute lung injury (ALI), leading to the high death rate. Dachengqi decoction (DCQD) is a common traditional Chinese herbal medicine with strong anti-inflammatory effects. The current study aimed to explore the effect of DCQD on the inflammatory cytokines production, the aquaporin-1 (AQP-1) and AQP-5 protein expression in lipopolysaccharide (LPS)-induced ALI models, and the potential mechanisms underlying its effects. METHODS: Sprague-Dawley rats and HULEC-5a cells were used as study models in the research. To detect related molecules in the study, the real-time polymerase chain reaction analysis, cell counting kit-8 assay, Western blot analysis, and enzyme-linked immunosorbent assay were performed. RESULTS: DCQD could inhibit the expression of LPS-induced inflammatory cytokines, including interleukin-6 (IL-6), IL-8, and tumor necrosis factor-α (TNF-α), in lung tissues and could reduce pulmonary edema by upregulating the expression of AQP-1 and AQP-5 in rats with LPS-induced ALI. Moreover, the results suggested that the toll-like receptor 4 (TLR4)/NF-κB signaling is indispensable for DCQD to increase the expression of AQP-1 and AQP-5 and inhibits the production of IL-6, IL-8, and TNF-α in LPS-induced HULEC-5a cells. CONCLUSION: The results of our study suggested that DCQD suppresses the TLR4/NF-κB signaling pathway, increases the protein expression of AQP-1 and AQP-5, and inhibits the production of inflammatory cytokines, by which it may alleviate the inflammatory reactions in ALI and benefit the treatments.
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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 ».