Ferroptosis is involved in deoxynivalenol-induced intestinal damage in pigs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deoxynivalenol (DON) is a widespread issue for feed and food safety, leading to animal and human health risks. The objective of this study was to determine whether ferroptosis is involved in DON-induced intestinal injury in piglets. Three groups of 21-day-old male weanling piglets (n = 7/group) were fed a control diet, or diet adding 1.0 or 3.0 mg DON/kg. At week 4, serum and small intestines were collected to assay for biochemistry, histology, redox status and ferroptosis-related genes expression. In addition, the involvement of ferroptosis and the role of FTL gene in DON-induced cell death were further verified in the IPEC-J2 cells. RESULTS: Compared to the control, dietary supplementation of DON at 1.0 and 3.0 mg/kg induced different degrees of damage in the duodenum, jejunum and ileum, and increased (P < 0.05) serum lipopolysaccharide concentration by 46.2%-51.4%. Dietary DON supplementation at 1.0 and (or) 3.0 mg/kg increased (P < 0.05) concentrations of malondialdehyde (17.4%-86.5%) and protein carbonyl by 33.1%-92.3% in the duodenum, jejunum and ileum. In addition, dietary supplemented with DON upregulated (P < 0.05) ferroptotic gene (DMT1) and anti-ferroptotic genes (FTL and FTH1), while downregulated (P < 0.05) anti-ferroptotic genes (FPN, FSP1 and CISD1) in the duodenum of the porcine. Furthermore, the in vitro study has demonstrated that deferiprone, a potent ferroptotic inhibitor, mitigated (P < 0.05) DON-induced cytotoxicity in porcine small intestinal IPEC-J2 cells. Additionally, deferiprone prevented or alleviated (P < 0.05) the dysregulation of ferroptosis-related genes (ACSL4 and FTL) by DON in IPEC-J2 cells. Moreover, specific siRNA knockdown FTL gene expression compromised the DON-induced cell death in IPEC-J2 cells. CONCLUSIONS: In conclusion, this study revealed that ferroptosis is involved in DON-induced intestinal damage in porcine, and sheds a new light on the toxicity of DON to piglets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,001 | 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.
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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 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 ».