Grape seed proanthocyanidin extract inhibits ferroptosis by activating Nrf2/HO-1 and protects against diabetic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The main pathological characteristic of diabetic kidney disease (DKD) is renal dysfunction caused by tubular injury. Ferroptosis is a recently discovered form of cell death closely linked to renal tubular injury in DKD. Nuclear factor erythroid-2 related factor 2/heme oxygenase 1(Nrf2/HO-1) is crucial in controlling ferroptosis. Grape seed proanthocyanidin extract (GSPE) mitigates renal dysfunction in DKD by activating Nrf2/HO-1 pathway. However, the role of GSPE in protecting against DKD through ferroptosis modulation has been insufficiently explored. METHODS: Streptozotocin (STZ)-induced diabetic rat models and HK2 cells cultured with high glucose were used as experimental objects in this study. HE and PAS staining was used to observe the morphological changes of rat kidney. Fe2+ and reactive oxygen species (ROS) levels as well as apoptosis were determined by fluorescent staining. Transferrin receptor protein 1(TfR1), acylcoa synthetase long chain family member 4(ACSL4), glutathione peroxidase 4 (GPX4), Nrf2 and HO-1 proteins were detected by western blot. Subsequently, Nrf2 was knocked down and oxidative stress and ferroptosis were observed in HK2 cells. RESULTS: In vivo and vitro result showed that GSPE treatment significantly lessened renal impairment, oxidative stress, and ferroptosis in DKD, while the application of Ferrostatin-1 (Fer-1) notably amplified the anti-ferroptotic effect of GSPE. Moreover, the anti-ferroptotic effect of GSPE was markedly diminished after Nrf2 expression was downregulated in HK2 cells. CONCLUSION: GSPE treatment reduced ferroptosis in DKD by modulating the Nrf2/HO-1. In conclusion, our results underscore the significance of ferroptosis in DKD and present new perspectives on the protective effects of GSPE in this condition.
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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 | 0,000 |
| 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.
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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 ».