THE DEVELOPMENT OF AN IN VITRO MODEL TO EXAMINE AND MODULATE HEPATIC ISCHEMIA AND REPERFUSION RESPONSES
Notice bibliographique
Résumé
Transplantation is the optimal form of therapy for patients with end-stage liver disease; however, the use of organs with hepatic steatosis is often associated with increased risks for poor function and graft loss. In addition, ischemia reperfusion (IR) injury leads to cellular damage that can culminate in functional impairment and loss of graft. Furthermore, IR injury is aggravated by pre-existing steatosis and may involve additional mechanisms and mediators of cellular damage. Current models to study IR in vitro are not well defined and may overlook periods of injury that are involved in transplantation. In this thesis, I present an in vitro model for IR injury that includes multiple phases of injury and leads to the upregulation of heme oxygenase-1 (HO-1), and possibly enhances the expression of matrix metalloproteinase-9 (MMP-9). As graft HO-1 expression correlates positively with reduced injury, but MMP-9 expression is associated with increased injury, I therefore examined the utility of in vitro gene therapies to affect the expression of these proteins. We conclude that the in vitro model of ischemia and reperfusion is a promising tool to study the cellular response to IR and may provide a platform for the development of future therapies which could have clinical applications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».