Roxadustat (FG-4592) abated lipopolysaccharides-induced depressive-like symptoms via PI3K signaling
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite its role in inflammation and the redox system under hypoxia, the effects and molecular mechanisms of hypoxia-inducible factor (HIF) in neuroinflammation-associated depression are poorly explored. Furthermore, Prolyl hydroxylase domain-containing proteins (PHDs) regulate HIF-1; however, whether and how PHDs regulate depressive-like behaviors under Lipopolysaccharides (LPS)-induced stress conditions remain covered. Methods: To highlight the roles and underlying mechanisms of PHDs-HIF-1 in depression, we employed behavioral, pharmacological, and biochemical analyses using the LPS-induced depression model. Results: Lipopolysaccharides treatment induced depressive-like behaviors, as we found, increased immobility and decreased sucrose preference in the mice. Concurrently, we examined increased cytokine levels, HIF-1 expression, mRNA levels of PHD1/PHD2, and neuroinflammation upon LPS administration, which Roxadustat reduced. Furthermore, the PI3K inhibitor wortmannin reversed Roxadustat-induced changes. Additionally, Roxadustat treatment attenuated LPS-induced synaptic impairment and improved spine numbers, ameliorated by wortmannin. Conclusion: PI3K signaling.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».