Cytochrome P450 1B1 is critical in the development of TNF-α, IL-6, and LPS-induced cellular hypertrophy
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure (HF) is preceded by cellular hypertrophy (CeH) which alters expression of cytochrome P450 enzymes (CYPs) and arachidonic acid (AA) metabolism. Inflammation is involved in CeH pathophysiology, but mechanisms remain elusive. This study investigates the impacts of tumor necrosis factor-alpha (TNF-α), interleukin-6 (IL-6), and lipopolysaccharides (LPS) on the development of CeH and the role of CYP1B1. AC16 cells were treated with TNF-α, IL-6, and LPS in the presence and absence of CYP1B1-siRNA or resveratrol. mRNA and protein expression levels of CYP1B1 and hypertrophic markers were determined using PCR and Western blot analysis, respectively. CYP1B1 enzyme activity was determined, and AA metabolites were analyzed using liquid chromatography-tandem mass spectrometry. Our results show that TNF-α, IL-6, and LPS induce expression of hypertrophic markers, induce CYP1B1 expression, and enantioselectively modulate CYP1B1-mediated AA metabolism in favor of mid-chain HETEs. CYP1B1-siRNA or resveratrol ameliorated these effects. In conclusion, our results demonstrate the crucial role of CYP1B1 in TNF-α, IL-6, and LPS-induced CeH.
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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 | 0,001 |
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 ».