The remote ischemic preconditioning stimulus modifies inflammatory gene expression in humans
Notice bibliographique
Résumé
Remote ischemic preconditioning (IPC) reduces tissue injury caused by ischemia-reperfusion (IR) in distant organs. We tested the hypothesis that remote IPC (rIPC) modifies inflammatory gene transcription in humans. Using a microarray method, we demonstrated that a simple model of brief forearm ischemia suppresses proinflammatory gene expression in circulating leukocytes. Genes encoding key proteins involved in cytokine synthesis, leukocyte chemotaxis, adhesion and migration, exocytosis, innate immunity signaling pathways, and apoptosis were all suppressed within 15 min (early phase IPC) and more so after 24 h (second window IPC). Changes in leukocyte CD11b expression measured by flow cytometry mirrored this pattern, with there being a significant (P = 0.01) reduction at 24 h. The results of this study show that the rIPC stimulus modifies leukocyte inflammatory gene expression. This effect may contribute to the protective effect of IPC against IR injury and may have broader implications in other inflammatory processes. This is the first study of human gene expression following rIPC stimulus. rIPC stimulus suppressed proinflammatory gene transcription in human leukocytes.
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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) | 0,002 | 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 ».