Hypoxia Alters The Expression of Inhibitor of Apoptosis Proteins after Brain Trauma in The Mouse
Notice bibliographique
Résumé
Hypoxia worsens brain injury following trauma, but the mechanisms remain unclear. The purpose of this study was to determine the effect of traumatic brain injury (TBI) and secondary hypoxia (9% oxygen) on apoptosis-related protein expression, cell death, and behavior. Using a murine weight-drop model, TBI led to an early (6 h) increase followed by a later (24 h) decrease in neuronal apoptosis inhibitor protein (NAIP) expression in the olfactory and motor cortex; in contrast, TBI led to a sustained (6 h to 7 days) increase in NAIP in the striatum. The peak increase in the expression of NAIP (6-12 h) following TBI alone was delayed (1-7 days) when hypoxia was added to TBI. Hypoxia following TBI further depleted other apoptosis inhibitor proteins (IAPs) and activated caspases, as well as increased contusion size and worsened cell death. Hypoxia added to TBI also increased motor and feeding activity on days 2 and 4 compared to TBI alone. Hypoxia without TBI had no effect on the expression of IAPs or cell death. These findings show that IAPs have a potential role in the increased vulnerability of brain cells to hypoxia following TBI, and have implications for configuring future therapies for TBI.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».