Effects of Iron and Oxidative Stress on Cx43 Expression and Phosphorylation
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have shown that increased intracellular reactive oxygen species (ROS) alters the expression of gap junction proteins and influences gap junctional intercellular communication (GJIC). We have previously shown that iron supplements in human breast milk increase lipid peroxidation, generate ROS in cultured enterocytes, and induce apoptosis. In the present study, we demonstrate the effects of oxidative stress and iron supplemented breast milk on the expression and phosphorylation patterns of connexin 43 (Cx43) in CaCo‐2BBE cells. Preliminary semi‐quantitative RT‐PCR data suggests that known inducers of ROS, including hydrogen peroxide and xanthine‐xanthine oxidase (XOX), decrease Cx43 transcript levels. Western blot analysis indicates that, in untreated cells, the dephosphorylated isoform of Cx43 is predominant. Treatment with either hydrogen peroxide or XOX induced formation of phosphorylated isoforms of Cx43, as well as increased overall protein expression of both phosphorylated and nonphosphorylated isoforms. Furthermore, iron treatments also induced expression of phosphorylated Cx43. XOX, hydrogen peroxide and iron treatments also decrease transepithelial electrical resistance across CaCo‐2BBE confluent monolayers. Taken together, these results suggest that ROS and exogenous iron increase Cx43 protein expression and phosphorylation, likely via translational control. Furthermore, there is a correlation between increased Cx43 protein expression and phosphorylation and decreased epithelial membrane integrity.
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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 ».