【摘 要】
:
目的探讨沉默脯氨酸羟化酶2(PHD2)在人肾小管上皮细胞(HK-2)低氧损伤中对自噬的调控作用及相关机制。方法采用氯化钴(200 μmol/L)建立体外HK-2细胞的化学低氧模型,观察低氧培养后的不同时间点(0、6、12、24、36、48 h)电镜下的细胞超微结构改变,Alamar Blue法测定细胞存活率并评估细胞凋亡和自噬水平。同时转染HIF-1 siRNA、PHD2 siRNA,探讨PHD2
【机 构】
:
200032 上海,复旦大学附属中山医院肾内科,200032 上海,复旦大学附属中山医院肾内科,200032 上海,复旦大学附属中山医院肾内科,200032 上海,复旦大学附属中山医院肾内科,上海市肾
论文部分内容阅读
目的探讨沉默脯氨酸羟化酶2(PHD2)在人肾小管上皮细胞(HK-2)低氧损伤中对自噬的调控作用及相关机制。
方法采用氯化钴(200 μmol/L)建立体外HK-2细胞的化学低氧模型,观察低氧培养后的不同时间点(0、6、12、24、36、48 h)电镜下的细胞超微结构改变,Alamar Blue法测定细胞存活率并评估细胞凋亡和自噬水平。同时转染HIF-1 siRNA、PHD2 siRNA,探讨PHD2在低氧情况下对自噬的调控机制。
结果PHD2在常氧下也有表达,随着低氧刺激的持续其蛋白水平逐渐上调,24 h时出现明显变化(P<0.01),48 h表达最为显著(P<0.01)。PHD2 siRNA转染后HK-2细胞在低氧培养24 h时HIF-1的蛋白表达显著升高(P<0.01),HIF-2α表达无明显改变。与阴性对照siRNA组相比,PHD2 siRNA转染组Bcl-xl蛋白水平上调(P<0.01),Bax及LC3-Ⅱ/LC3-Ⅰ比值下调(均P<0.01),同时细胞活力上升[(37.04±3.25%比(28.32±2.41)%,P<0.01]。氯化钴处理前加入3-甲基腺嘌呤(3-MA,5 mmol/L)后,HK-2细胞LC3-Ⅱ/LC3-Ⅰ比值变化以及细胞活力与PHD2 siRNA转染结果相似,同时电镜下显示自噬体较单纯低氧组减少,细胞的超微结构也相对完整。同时沉默PHD2和HIF-1α则消除了由单独沉默PHD2带来的保护作用。
结论沉默PHD2可能通过稳定HK-2细胞的HIF-1α活性、上调Bcl-xl蛋白水平,从而抑制细胞凋亡和自噬并减轻化学低氧诱导的细胞损伤。
其他文献
提出了一种基于ISO/IEC18000-3协议的高频13.56MHz射频识别(RFID)标签芯片的模拟前端电路结构,采用Chartered 0.35μm EEPROM工艺进行流片验证。该芯片实现了无源RFID标签芯片通信时所需的整流、稳压供电、时钟恢复、信号解调以及副载波调制的全部功能。
电气设备及其接地装置的运行情况将直接影响供电安全和相关人员的生命安全,因此,要重视这一工作的开展,通过制定科学合理的检修制度、提高工作人员素质、采取正确的方法、保
目的观察单侧输尿管结扎(UUO)模型小鼠肾脏间质纤维化程度,巨噬细胞浸润及极化的改变。方法8~10周龄C57BL/6J雄性小鼠12只,采用单侧输尿管结扎的方法建立UUO模型,分别于手术后第7、14天处死动物,留取肾组织标本。Masson染色法检测胶原组织的沉积,实时定量PCR法检测α平滑肌肌动蛋白(α-SMA)、Ι型胶原(Col-1)mRNA表达;免疫荧光染色法检测肾间质巨噬细胞浸润程度及极化的表
粒级细小的精矿粉在烧结过程中对粘结液相的形成和行为具有重要影响。采用相图软件(FactSage~(T M)7.0)对Fe_2O_3-CaO-SiO_2渣系进行了计算,通过烧结试验对铁矿粉烧结液相行
变电站作为电力系统中的关键组成,其运行状态会直接影响到供电的可靠性与安全性,为确保变电站的稳定运行,便需要做好运维工作,加强管理力度,所以,实现变电运维一体化管理模式
武汉钢铁有限公司6号高炉中修期间对热风炉的预热器进行了重修改造,改造后预热效果明显改善.通过优化烧炉管理,加强设备点检,优化高炉操作,高炉风温水平得到大幅提高,已接近1
提出了以年能量输出最大为优化目标 ,使用复合形法搜索最优点的风力机桨叶总体优化设计模型。根据南澳风电场风速分布函数 ,使用该模型设计了 6 0 0kW风力机。对比总体优化设
为了实现RFID功耗低、体积小的目标,提出一种射频前端接收系统放大器失配受限的分配方法。该方法综合利用史密斯圆图和复平面上的稳定性圆、增益圆、噪声系数圆,通过调整匹配
在我国,人们对电力资源的需求正在日益提升,同样也会电力的运输提出了更高的要求,以此,电力电缆的运维检修与管理就成了当前社会人们重点关注的问题,同时也成为了决定我国电
中低分辨率遥感影像中广泛存在的混合像元极大地限制了变化检测结果的精度。基于混合像元分解技术,能够深入到像元内部,比较不同端元的组成分差异影像,然后获取亚像元级别的变化信息。如何从差异影像中确定合适的变化阈值,从而准确地判断变化是否发生,是一个难点问题。在高斯模型分布假设的情况下,采用最大期望法(expectation maximization,EM)自动提取最佳阈值,完成自适应的变化检测过程。选择