Proteomic Analysis of Alterations Induced by Perinatal Hypoxic–Ischemic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Perinatal hypoxic-ischemic brain injury is an important cause of neurological deficits still causing mortality and morbidity in the early period of life. As efficient clinical or pharmaceutical strategies to prevent or reduce the outcome of perinatal hypoxic-ischemic brain damage are limited, the development of new therapies is of utmost importance. To evolve innovative therapeutic concepts, elucidation of the mechanisms contributing to the neurological impairments upon hypoxic-ischemic brain injury is necessary. Therefore, we aimed for the identification of proteins that are affected by hypoxic-ischemic brain injury in neonatal rats. To assess changes in protein expression two days after induction of brain damage, a 2D-DIGE based proteome analysis was performed. Among the proteins altered after hypoxic-ischemic brain injury, Calcineurin A, Coronin-1A, as well as GFAP were identified, showing higher expression in lesioned hemispheres. Validation of the changes in Calcineurin A expression by Western Blot analysis demonstrated several truncated forms of this protein generated by limited proteolysis after hypoxia-ischemia. Further analysis revealed activation of calpain, which is involved in the limited proteolysis of Calcineurin. Active forms of Calcineurin are associated with the dephosphorylation of Darpp-32, an effect that was also demonstrated in lesioned hemispheres after perinatal brain injury.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».