Mechanism of saikosaponin-d in the regulation of rat mesangial cell proliferation and synthesis of extracellular matrix proteinsThis paper is one of a selection of papers in this Special Issue, entitled International Symposium on Recent Advances in Molecular, Clinical, and Social Medicine, and has undergone the Journal's usual peer-review process.
Notice bibliographique
Résumé
Glomerulosclerosis is a common disorder in many types of chronic kidney diseases. Previous studies have shown that glomerular mesangial cells (MCs) play an important role in the pathogenesis of glomerulosclerosis. The ability of saikosaponin-d (SSd) to reduce the damage of kidney in progressive glomerulosclerosis has been demonstrated. In this study, the effects of saikosaponin-d on MC proliferation and synthesis of extracellular matrix proteins were investigated. Rat MCs were isolated from Wistar rats and cultured in Dulbecco's modified Eagle's medium. MCs were challenged with lipopolysacchorides and incubated with different concentrations of SSd. Cell proliferation and cytotoxicity were determined by 3-(4,5-dimethylthiazol-2-yl)-2,5-diphenyltetrazolium bromide (MTT), flow cytometry, and lactate dehydrogenase assays. Type IV collagen, fibronectin, and TGF-beta1 in the conditioned medium were measured. The expression of cyclin-dependent kinase 4, c-Jun, and c-Fos was determined by immunohistochemistry. At a concentration of 4 microg/mL or lower, SSd inhibited MC proliferation but did not cause cell death. SSd also inhibited lipopolysaccharide-induced secretion of type IV collagen, fibronectin, and TGF-beta1 in MCs. Additionally, SSd reduced the expression of CDK4, c-Jun, and c-Fos in MCs. We conclude that SSd inhibited MC proliferation and synthesis of extracullular matrix proteins through the downregulation of the CDK4, c-Jun, and c-Fos genes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».