PRO-INFLAMMATORY CYTOKINES IN THE PATHOGENESIS OF BRAIN INJURIES FOLLOWING PERINATAL INFECTION AND ANOXIA
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Antenatal infection and anoxia are the main pathogenic processes triggering grey and white matter injuries in the brain of human neonates. We used our original rat model of neonatal brain lesions to study the role of pro-inflammatory cytokines in perinatal infectious and hypoxic-ischemic (H/I) aggressions of the brain. Methods: Infectious effect was produced by administrating lipopolysaccharide (LPS) intraperitoneally (ip) to pregnant rats from embryonic day 17 (E17) to E20. H/I was induced at postnatal day 1 (P1) by ligature of the right common carotid artery followed by exposure to hypoxia (7% O2) for 3.5 hours. IL-1, IL-2 and TNF mRNA and protein expressions were studied by RT-PCR and western blot. Brain injuries were examined at P3 and P8. Results: The extent of neuronal cell injury in the brain of rats exposed to postnatal H/I was significantly increased by antenatal exposure to LPS. Experimental aggressions resulted in IL-1beta, IL-2 and TNF-alpha mRNA and protein increases in the neonatal brain. Conclusion: Our animal model provides an experimental tool to study the role of pro-inflammatory cytokines in the pathophysiology of perinatal human brain lesions and subsequent cerebral palsy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».