Dietary sulforaphane modulates hepatic anti-oxidative genes via REV-ERBα and histone modifications in pigs
Notice bibliographique
Résumé
Sulforaphane (SFN), a naturally occurring isothiocyanate found in cruciferous vegetables, is known for its anti-inflammatory and antioxidant effects in the body. However, whether its dietary addition impact porcine liver health, and if so, by which mechanims remains unclear. In this study, the diet of growing pigs was supplemented with 1 g kg −1 SFN and was found to improve growth performance and hepatocellular proliferation. Further analyses revealed that SFN decreased hepatic and serum malondialdehyde levels, while increasing glutathione peroxidase (GSH-PX) activity in the liver. Transcriptomic and proteomic studies demonstrated that SFN down-regulated multiple pathways, including oxidative phosphorylation, inflammatory responses, IL-6-JAK-STAT3 signaling, and TNFα signaling via NFκB. Meanwhile, it upregulated NRF2/GPX4/HO-1 expression and reduced IL-6 and TNFα expression. Mechanistic studies identified potential NR1D1 and NRF2 binding elements in the promoters of the GPX4 and HO-1 genes in the liver. Furthermore, Metabolomic profiling revealed a decline in serum β-hydroxybutyrate levels after the administration of SFN, while further analysis confirmed that SFN enhanced a type of epigenetic modification in the liver, lysine β-hydroxybutyrylation (Kbhb). These results highlight SFN protective roles against liver inflammation and oxidative damage and propose a novel mechanism involving NRF2 and NR1D1 synergy, with SFN's promotion of hepatic Kbhb necessitating further exploration.
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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) | 0,001 | 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 ».