Ketamine attenuates high-glucose-mediated endothelial inflammation in human umbilical vein endothelial cells
Notice bibliographique
Résumé
Hyperglycemia mediates oxidative stress, thus inducing transcription factor nuclear factor kappa B (NF-κB) activation, increasing endothelial adhesion molecule expression and monocyte/endothelial interaction, and resulting in endothelial injury. Ketamine was reported to attenuate oxidative stress in many cases. In this research, we determined whether and how ketamine protects against high-glucose-mediated augmentation of monocyte/endothelial interaction and endothelial adhesion molecule expression in human umbilical vein endothelial cells. High glucose augmented monocyte/endothelial adhesion and endothelial adhesion molecule expression. High glucose induced reactive oxygen species (ROS) production and augmented phospho-protein kinase C (p-PKC) βII expression and PKC activity. Moreover, high glucose inhibited the inhibitory subunit of nuclear factor-κBα (IκBα) expression in the cytoplasm and induced NF-κB nuclear translocation. Importantly, the effects induced by high glucose were counteracted by ketamine treatment. Further, CGP53353, a PKC βII inhibitor, inhibited high-glucose-mediated NF-κB nuclear translocation, attenuated adhesion molecule expression, and reduced monocyte/endothelial interaction. Further, these effects of ketamine against high-glucose-induced endothelial injury were inhibited by phorbol 12-myristate 13-acetate, a PKC βII activator. In conclusion, ketamine, via reducing ROS accumulation, inhibited PKC βII Ser660 phosphorylation and PKC and NF-κB activation and reduced high-glucose-induced expression of endothelial adhesion molecules and monocyte/endothelial interaction.
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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 | 0,001 |
| 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 ».