Chicken Muscle Protein‐Derived Peptide VVHPKESF Reduces TNFα‐Induced Inflammation and Oxidative Stress by Suppressing TNFR1 Signaling in Human Vascular Endothelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
SCOPE: This study aims to investigate the protective effects of four chicken muscle-derived peptides Val-Arg-Pro (VRP), Leu-Lys-Tyr (LKY), Val-Arg-Tyr (VRY), and Val-Val-His-Pro-Lys-Glu-Ser-Phe [VVHPKESF (V-F)] on tumor necrosis factor alpha (TNFα)-induced endothelial inflammation and oxidative stress in human vascular endothelial EA.hy926 cells. METHODS AND RESULTS: ) treatment for different periods of time. Inflammatory proteins and signaling molecules including inducible nitric oxide synthase, intracellular cell adhesion molecule-1, vascular cell adhesion molecule-1 (VCAM-1), cyclooxygenase 2 (COX2), nuclear factor kappa B (NF-κB), mitogen-activated protein kinases (MAPKs), and TNFα receptor 1 (TNFR1) are measured by qRT-PCR or western blotting; soluble TNFR1 level and nicotinamide adenine dinucleotide phosphate NADPH) oxidase activity are determined by Elisa kits; superoxide is measured by dihydroethidium staining. Only V-F treatment inhibits the expression of VCAM-1 and COX2, via suppressing NF-κB and p38 MAPK signaling, respectively, while reduced oxidative stress via the inhibition of NADPH oxidase activity; V-F treatment attenuates both gene and protein expressions of TNFR1. CONCLUSION: V-F treatment ameliorates TNFα-induced endothelial inflammation and oxidative stress likely via the inhibition of TNFR1 signaling, suggesting its potential as a functional food ingredient or nutraceutical in the prevention and treatment of hypertension and cardiovascular diseases.
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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 ».