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Enregistrement W4387938980 · doi:10.3389/fphar.2023.1145413

Apelin receptor inhibition in ischemia-reperfused mouse hearts protected by endogenous n-3 polyunsaturated fatty acids

2023· article· en· W4387938980 sur OpenAlexafffund
Shuang Zheng, Weijiang Tan, Xiang Li, Lijing Wang, Caiyi Zhu, W. Glen Pyle, Jianxin Chen, Jian Wu, Xuecong Ren, Honghua Chen, Yunzeng Zou, Peter H. Backx, Feng Hua Yang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueApelin-related biomedical research
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of GuelphSaint John Regional Hospital
Organismes subventionnairesScience and Technology Planning Project of Guangdong ProvinceCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésPolyunsaturated fatty acidReceptorPI3K/AKT/mTOR pathwayApelinBiologyInternal medicineEndocrinologySignal transductionAgonistProtein kinase BPharmacologyCell biologyBiochemistryMedicineFatty acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: While the protective effects of n-3 polyunsaturated fatty acids (PUFAs) on cardiac ischemia-reperfusion (IR) injury have been previously reported, limited data are available regarding how these fatty acids affect membrane receptors and their downstream signaling following IR injury. We aimed to identify potential receptors activated by n-3 PUFAs in IR hearts to understand the regulatory mechanisms of these receptors. Methods: We used fat-1 mice, which naturally have elevated levels of n-3 PUFAs, and C57BL/6J mice as a control group to create a myocardial IR injury model through Langendorff perfusion. We assessed the impact of endogenous n-3 PUFAs on left ventricular function, myocardial infarct size, myocardial apoptosis, and ATP production. RNA sequencing (RNA-seq) and bioinformatics analysis were conducted to identify molecular targets affected by n-3 PUFAs. Based on these analyses we then treated IR hearts of WT and fat-1 mice with an antagonist (ML221) or an agonist (apelin-13) for the predicted receptor to assess cardiac contractile function and intracellular signaling pathways. An in vitro hypoxia-reoxygenation (HR) model was also used to confirm the effects of n-3 PUFAs on the examined intracellular signaling pathways. Results: Endogenous n-3 PUFAs protected cardiac structure and function in post-IR hearts, and modulated phosphorylation patterns in the PI3K-AKT-mTOR signaling pathways. RNA-seq analysis revealed that n-3 PUFAs affected multiple biological processes as well as levels of the apelin receptor (APLNR). Consistent with a role for the PLNNR, ML221 synchronized the activation of the PI3K-AKT-mTOR signaling axis, suppressed the expression of PKCδ and phosphorylated p38α, upregulated PKCε expression, upregulated or restored the phosphorylation of myofilaments, and prevented myocardial injury and contractile dysfunction in WT IR hearts. By contrast, apelin-13 disrupted the PI3K-AKT-mTOR signaling axis in post-IR fat-1 hearts. The phosphorylation signaling targeted by APLNR inhibition in post-IR fat-1 hearts was also observed after treating HR cells with eicosatetraenoic acid (EPA). Conclusion: Endogenous n-3 PUFAs protect against post-IR injury and preserve cardiac contractile function possibly through APLNR inhibition. This inhibition synchronizes the PI3K-AKT-mTOR axis, suppresses detrimental phosphorylation signaling, and restores or increases myofilament phosphorylation in post-IR hearts. The beneficial effects observed in fat-1 transgenic mouse hearts can be attributed, at least in part, to elevated EPA levels. This study is the first to demonstrate that n-3 PUFAs protect hearts against IR injury through APLNR inhibition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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