Metabolism‐Related Gene TXNRD1 Regulates Inflammation and Oxidative Stress Induced by Cigarette Smoke through the Nrf2/HO‐1 Pathway in the Small Airway Epithelium
Notice bibliographique
Résumé
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD), a small airway disease, is regarded as a metabolic disorder. To further uncover the metabolic profile of COPD patients, it is necessary to identify metabolism‐related differential genes in small airway epithelium (SAE) of COPD. Metabolism‐related differential genes in SAE between COPD patients and nonsmokers were screened from GSE128708 and GSE20257 datasets. KEGG, GO, and PPI analyses were performed to evaluate the pathway enrichment, term enrichment, and protein interaction of candidate metabolism‐related differential genes, respectively. RT‐PCR was used to verify the mRNA expression of the top ten differential genes. Western blotting was used to evaluate the protein expression of TXNRD1. TXNRD1 inhibitor auranofin (AUR) was used to assess the impact of TXNRD1 on oxidative stress and inflammation induced by cigarette smoke extraction (CSE). Twenty‐four metabolism‐related differential genes were selected. ALDH3A1, AKR1C3, CYP1A1, AKC1C1, CPY1B1, and TXNRD1 in the top ten genes were significantly upregulated after CSE simulation for 24 h in human bronchial epithelial (16HBE) cells. Among them, CYP1A1 and TXNRD1 also have a significant upregulation in primary SAE after simulation of CSE for 24 h. The overexpression of protein TXNRD1 has also been detected in 16HBE cells, primary SAE stimulated with CSE, and mouse lung exposed to cigarette smoke (CS). Additionally, inhibition of TXNRD1 with 0.1 μ M AUR alleviated the expression of IL‐6 and reactive oxygen species (ROS) induced by CSE by activating the Nrf2/HO‐1 pathway in 16HBE cells. This study identified twenty‐four metabolism‐related differential genes associated with COPD. TXNRD1 might participate in the oxidative stress and inflammation induced by CS by regulating the activation of the Nrf2/HO‐1 pathway.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».