Tanshinone IIA down-regulates -transforming growth factor beta 1 to relieve renal tubular epithelial cell inflammation and pyroptosis caused by high glucose
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic nephropathy (DN) is a microvascular disease caused by diabetes. Tanshinone IIA has been indicated to ameliorate streptozotocin-induced DN. This study explores the effect of tanshinone IIA on high glucose-induced renal tubular epithelial cell pyroptosis and inflammation. High glucose-stimulated HK-2 cells were used as the in-vitro model of DN and were treated with tanshinone IIA at concentrations of 1, 5, 10 μM for 24 h with the same doses of tolbutamide as the control. After tanshinone IIA treatment, HK-2 cells were transfected with pcDNA-transforming growth factor beta 1 (TGFB1) or sh-TGFB1 for 48 h. RT-qPCR was used to detect the mRNA levels of TNF-α, IL-6, IL-1β, and IL-18. Cell apoptosis and pyroptosis were detected by flow cytometry and cell immunofluorescence. Bioinformatics screening predicted that tanshinone IIA might be an effective component of Salvia miltiorrhiza Bunge (Labiatae) for the treatment of DN. Tanshinone IIA exerted a protective effect in the in-vitro model of DN by suppressing inflammation and pyroptosis via the TGFB1-dependent pathway. Tanshinone IIA inhibited high glucose-induced renal tubular epithelial cell inflammation and cell death through pyroptosis by regulating TGFB1, indicating the therapeutic potential of tanshinone IIA for DN treatment.
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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) | 0,002 | 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 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 ».