Correlation between coenzyme Q<sub>10</sub> content and the nutrient sensors in AKI induced by <i>Hemiscorpius lepturus</i> envenomation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Acute kidney injury (AKI) may have a negative effect on mitochondrial hemostasis and bioenergetics as well as coenzyme Q10 (CoQ10) content. PGC-1α, AMPK, sirtuin 1 (Sirt1), and Sirt3, as the key metabolic regulators under nutritional stress, stimulate energy production via mitochondrial biogenesis during AKI. However, no report is available on the relationship between CoQ10 level and nutrient sensors in the pathophysiology of AKI caused by Hemiscorpius lepturus scorpion envenomation. Methods: Three doses of venoms (1, 5, and 10 mg/kg) were administered by subcutaneous (SC) injection to male albino mice. The animals were sacrificed 1 day or 7 days after administration of venom and their kidneys were collected to analyze gene expression involved in AKI, nutrient sensors, and apoptosis signaling activation by real-time polymerase chain reaction (PCR) and the measurement of CoQ10 level using the High-performance liquid chromatography (HPLC) method. Results: The data indicated a significant decrease in CoQ10 level after the administration of venom in 5 and 10 mg/kg. In addition, 1 day after the treatment, a significant over-expression of Sirt1 (5 and 10 mg/kg) was observed compared with normal mice. Overexpression of Sirt3 occurred 1 day and 7 days after treatment only at the dose of 5.0 mg/kg of venom. Furthermore, over-expression of AMPK as an important mitochondrial energetic sensor happened 1 day and 7 days after the injection of venom (5 mg/kg) (P<0.01). The significant increase in the gene expression of caspase-9 and 3 after the injection of venom (5 and 10 mg/kg) confirmed the role of cell death signaling. Conclusion: The venom-induced energy-sensing pathways have a key role in gene expression of PGC-1α, AMPK, Sirt3, and CoQ10 content after venom-induced AKI.
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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)
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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 ».