Cold Ischemic Organ Preservation: Lessons from Natural Systems
Notice bibliographique
Résumé
Mammalian hibernators offer natural models for investigating solutions to the metabolic injuries that accrue during cold ischemic storage of human organs removed for transplant. Knowledge of the biochemical mechanisms that regulate and stabilize metabolism to ensure long-term viability in the hypometabolic, hypothermic state of hibernation could lead to applied treatments that could increase the time that excised organs can be maintained in cold storage and/or improve recovery of function after implantation. New research has documented the widespread role of reversible protein phosphorylation control of metabolism in achieving the coordinated suppression of metabolic rate that greatly extends viability during torpor. Analysis of hibernation-induced gene expression is proving to be of crucial importance for identifying the genes and proteins that are up-regulated to address organ-specific concerns during torpor. In particular, the power of complementary deoxyribonucleic acid (cDNA) array screening is identifying families of proteins that are up-regulated during hibernation (eg, serpins, heat shock proteins, antioxidants, membrane transporters) and highlighting previously unrecognized areas of cellular metabolism as contributing to the hibernation phenotype. These offer new targets for innovative applied treatments that could enhance cytoprotection and cold ischemia survival of organ explants.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».