Relationships between oxidative stress, HIF‐1α transcription, erythropoietin and vascular endothelial growth factor during sustained hypoxia in humans
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate the relationships between reactive oxygen species (ROS), hypoxia inducible factor (HIF‐1α) transcription, and HIF‐1α target genes erythropoietin (EPO) and vascular endothelium growth factor (VEGF) in humans. Five healthy men (32±7 yrs, mean±SD) were exposed to 12 h of sustained hypoxia (P et O 2 =60 Torr). DNA oxidation (8‐Hydroxy‐2′‐deoxyguanosine, 8‐OHdG) oxidation protein products (AOPP), EPO and VEGF were measured in plasma and HIF‐1α mRNA was assessed in leucocytes before, and after 1, 2, 4, 6, 8, 10, 12 h of exposure to hypoxia. HIF‐1α mRNA amount increased during the first 2h of hypoxic exposure (+ 68%; p=0.03), then returned to baseline levels. VEGF increased at 4h (+121%; p=0.02) whereas EPO increased progressively from 4h to 12h (+114%; p<0.01). AOPP increased continuously from 4 h (+ 69%, p=0.04%) to 12h (+ 216 %, p=0.03) of hypoxic exposure while 8‐OHdG increased after 6 h (+ 78%, p<0.01) and remained elevated until 12h. During the “acute” increase phase of HIF‐1α (i.e., between 0 and 2h), 8‐OHdG was positively correlated with HIF‐1α (r=0.55, p=0.02). These findings demonstrate that hypoxia induces oxidative stress via an overproduction of ROS. Finally, this in vivo study in humans corroborates the previous in vitro findings demonstrating that ROS is involved in the stabilization of HIF‐1α transcription. Supported by Alberta Heritage Foundation for Medical Research, Heart & Stroke Foundation of Canada, Canadian Institutes of Health Research.
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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.
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 ».