Citicoline protects against lead-induced oxidative injury in neuronal PC12 cells
Notice bibliographique
Résumé
Lead is a major environmental pollutant that causes serious adverse effects on biological systems and cells. In this study, we examined the effect of citicoline on lead-induced apoptosis in PC12 cells. The PC12 cells were pre-treated with citicoline and then exposed to lead for 48 h. The effect of citicoline on cell survival was examined by MTT assay. In addition, levels of lipid peroxidation (LPO), total thiol groups, total antioxidant power (TAP), catalase (CAT), superoxide dismutase (SOD), and reduced glutathione (GSH) were evaluated. The levels of Bax, Bcl-2, and caspase-3 were also measured, by Western blot analysis. Citicoline significantly increased the cell viability of PC12 cells exposed to lead. Treatment of PC12 cells with lead increased LPO levels, and citicoline effectively decreased LPO. Levels of total thiol groups and TAP, CAT, SOD, and GSH were significantly increased in citicoline-treated PC12 cells compared with the lead-treated group. Citicoline pretreatment significantly reduced Bax expression, and increased the level of Bcl-2 expression. Citicoline also reduced caspase-3 activation in PC12 cells compared with the lead-treated group. Our findings indicate that citicoline exerts a neuroprotective effect against lead-induced injury in PC12 cells through mitigation of oxidative stress and, at least in part, through suppression of the mitochondria-mediated apoptotic pathway.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».