Air Pollution Aggravates Ischemia-Reperfusion-Induced AKI in Mice
Notice bibliographique
Résumé
Background: The biggest city in Latin America is São Paulo (SP), where disorganized urbanization has had a negative impact on air quality and vehicle emissions are the main source of fine particulate matter (PM2.5). Epidemiological studies have linked PM2.5 exposure to an increased risk of CKD. The mechanisms mediating the adverse health effects of PM2.5 include epigenetic changes, oxidative stress and inflammation. The role of PM2.5 in AKI has yet to be described. We hypothesized that PM2.5 exposure would aggravate renal ischemia/reperfusion (I/R) injury in mice. Methods: In temperature-/humidity-controlled chambers within an ambient particle concentrator, animals were exposed to a concentrated PM2.5 stream (PM2.5) or to high-efficiency particulate air-filtered clean air (CA). Mass concentrations of PM were measured with an airborne particulate monitor, and the target dose was 600 μg m-3/day (equivalent of the daily exposure in SP). After 12 weeks, some PM2.5 and CA mice underwent bilateral 30-min clamping of the kidney hila and subsequent reperfusion. All studies were performed 48 h after I/R. Groups: CA, PM2.5, CA+I/R and PM2.5+I/R. Data are mean±SEM. Results: Renal TLR4 protein expression was higher in CA+I/R and PM2.5+I/R than in CA and PM2.5 (128±2.1 and 146±2.0 vs. 97.5±2.1 and 98.0±0.9%; P<0.05), also being much higher in PM2.5+I/R than in CA+I/R (P<0.05). Manganese superoxide dismutase levels were higher in PM2.5+I/R than in CA+I/R, AF and PM2.5 (146±12 vs. 99±3.6, 102±3.9 and 96±2.8; P<0.05). Conclusions: PM2.5 aggravates I/R-induced AKI by decreasing renal Klotho protein, leading to increased renal TLR4 expression and inflammatory cell infiltration. (FAPESP, NWO) Funding: Government Support - Non-U.S.Biochemistry and histology
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».