Human Serum from Patients with Septic Shock Activates Transcription Factors STAT1, IRF1, and NF-κB and Induces Apoptosis in Human Cardiac Myocytes
Notice bibliographique
Résumé
Proinflammatory cytokines have been linked to depression of myocardial contractility in vivo in patients with acute septic shock and in vitro models employing isolated myocytes exposed to serum from such patients. The key pathways involved in mediating this septic organ dysfunction (cell adhesion molecule expression, inducible nitric-oxide synthase induction, and apoptosis) are known to be regulated by transcription factors STAT1, IRF1, and NF-kappaB. Utilizing a model that mimics human disease, we have demonstrated activation of the transcription factors STAT1, IRF1, and NF-kappaB in human fetal myocytes exposed to human septic serum. Both reporter and electrophoretic mobility shift assays demonstrated a 5-19-fold increase in activation of transcription factors STAT1, IRF1, and NF-kappaB in response to incubation with human septic serum. The addition of human septic serum to human fetal myocytes induced apoptosis in human fetal myocytes and activation of the mitogen-activated protein kinase c-Jun NH -terminal kinase and caspase 1 as measured by Western blot. These data suggest that transcription factor activation and early myocyte apoptosis play a mechanistic role in septic myocardial depression and sepsis-induced organ dysfunction.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».