Thermal Injury Activates the eEF2K‐Dependent eEF2 Pathway in Pediatric Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Burn induces a hypermetabolic state characterized by alterations in protein metabolism, which is associated with increased morbidity and mortality. Eukaryotic elongation factor 2 (eEF2) plays a crucial role in regulating protein synthesis in many diseases, but whether it participates in burn-induced hypermetabolism is unclear. The aim of this study was to determine the expression of eEF2 and the upstream eEF2-inactivating kinase, eEF2K, in severely burned pediatric patients. METHODS: Eight pediatric patients (> 40% total body surface area) and 3 nonburned pediatric volunteers were enrolled. Muscle and skin biopsies were collected at early (0-10 days postburn [dpb]), middle (11-49 dpb), and late (50-365 dpb) time points. Resting energy expenditure (REE), body composition, and muscle protein fractional synthesis rate (FSR) were measured. Proteins were extracted and analyzed by Western blotting. To further investigate the protein synthesis pathway, microarray data from muscle and skin were examined from 22 nonburned and 20 burned children. RESULTS: Burn patients exhibited a profound hypermetabolic response, as seen by a significant increase in REE (P < .05) and loss of lean body mass without altered muscle FSR, indicating a shift to catabolism after thermal injury. In muscle, the phosphorylation of eEF2K-dependent eEF2 was down regulated early and middle postburn. Similar changes in eEF2K and eEF2 levels occurred in skin at the early time point. Total amounts of eEF2 and eEF2K were not altered. CONCLUSION: Burn induces prolonged activation of eEF2K and eEF2. Alterations in these mediators may contribute to profound hypermetabolism in severely burned patients.
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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 ».