Berberine hydrochloride protects against cytokine-induced inflammation through multiple pathways in undifferentiated C2C12 myoblast cells
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is associated with skeletal muscle insulin resistance and the development of metabolic syndrome. Undifferentiated skeletal muscle cells are sensitive to oxidative stress. Berberine hydrochloride (BBR) improves insulin resistance and exhibits anti-inflammatory properties. However, the underlying mechanism and the cell signaling pathways involved remain largely elusive. We therefore investigated the anti-inflammatory effects of BBR and the signaling pathways using skeletal C2C12 myoblast cells. Undifferentiated C2C12 myoblast cells were treated with interleukin-1β alone or in combination with tumor necrosis factor-α in the presence or absence of BBR. We found that BBR reduced the cytokine-induced expression of inducible nitric oxide synthase and stress-related kinases including p-38 mitogen-activated protein kinase, nuclear factor kappa B (NF-κB), and stress-activated protein kinases/Jun amino-terminal kinases (SAPK/JNK) in C2C12 myoblast cells. Furthermore, BBR reversed cytokine-mediated suppression of AMP-activated protein kinase (AMPKα), sirtuin-1 (SIRT-1), and PPAR-γ coactivator-1α (PGC-1α). In addition, cytokine-induced reduction of mitochondrial marker proteins and function were rescued after BBR treatment. Catalase, an antioxidant enzyme, was elevated after BBR treatment. Our results demonstrate that BBR ameliorates cytokine-induced inflammation. The anti-inflammatory effect of BBR in skeletal progenitor cells is mediated through pathways including activation of the AMPKα-SIRT-1-PGC-1α, inhibition of the mitogen-activated protein kinase 4 (MKK4)-SAPK/JNK-C-JUN, as well as protection of mitochondrial bioenergetics. BBR may be a potential medication for metabolic syndrome.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».