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Enregistrement W2796132488 · doi:10.1371/journal.pone.0195212

PPAR-gamma activation is associated with reduced liver ischemia-reperfusion injury and altered tissue-resident macrophages polarization in a mouse model

2018· article· en· W2796132488 sur OpenAlexafffund
Ivan Linares, Kaveh Farrokhi, Juan Echeverri, Johan Moritz Kaths, Dagmar Kollmann, Mátyás Hamar, Peter Urbanellis, Sujani Ganesh, Oyedele Adeyi, Paul S. F. Yip, Markus Selzner, Nazia Selzner

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePeroxisome Proliferator-Activated Receptors
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésAgonistReperfusion injuryTUNEL assayLiver injuryApoptosisEndocrinologyInternal medicineIschemiaNecrosisMedicineNitric oxidePeroxisome proliferator-activated receptorChemistryPharmacologyReceptorBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: PPAR-gamma (γ) is highly expressed in macrophages and its activation affects their polarization. The effect of PPAR-γ activation on Kupffer cells (KCs) and liver ischemia-reperfusion injury (IRI) has not yet been evaluated. We investigated the effect of PPAR-γ activation on KC-polarization and IRI. MATERIALS AND METHODS: Seventy percent (70%) liver ischemia was induced for 60mins. PPAR-γ-agonist or vehicle was administrated before reperfusion. PPAR-γ-antagonist was used to block PPAR-γ activation. Liver injury, necrosis, and apoptosis were assessed post-reperfusion. Flow-cytometry determined KC-phenotypes (pro-inflammatory Nitric Oxide +, anti-inflammatory CD206+ and anti-inflammatory IL-10+). RESULTS: Liver injury assessed by serum AST was significantly decreased in PPAR-γ-agonist versus control group at all time points post reperfusion (1hr: 3092±105 vs 4469±551; p = 0.042; 6hr: 7041±1160 vs 12193±1143; p = 0.015; 12hr: 5746±328 vs 8608±1259; p = 0.049). Furthermore, liver apoptosis measured by TUNEL-staining was significantly reduced in PPAR-γ-agonist versus control group post reperfusion (1hr:2.46±0.49 vs 6.90±0.85%;p = 0.001; 6hr:26.40±2.93 vs 50.13±8.29%; p = 0.048). H&E staining demonstrated less necrosis in PPAR-γ-agonist versus control group (24hr:26.66±4.78 vs 45.62±4.57%; p = 0.032). The percentage of pro-inflammatory NO+ KCs was significantly lower at all post reperfusion time points in the PPAR-γ-agonist versus control group (1hr:28.49±4.99 vs 53.54±9.15%; p = 0.040; 6hr:5.51±0.54 vs 31.12±9.58%; p = 0.009; 24hr:4.15±1.50 vs 17.10±4.77%; p = 0.043). In contrast, percentage of anti-inflammatory CD206+ KCs was significantly higher in PPAR-γ-agonist versus control group prior to IRI (8.62±0.96 vs 4.88 ±0.50%; p = 0.04). Administration of PPAR-γ-antagonist reversed the beneficial effects on AST, apoptosis, and pro-inflammatory NO+ KCs. CONCLUSION: PPAR-γ activation reduces IRI and decreases the pro-inflammatory NO+ Kupffer cells. PPAR-γ activation can become an important tool to improve outcomes in liver surgery through decreasing the pro-inflammatory phenotype of KCs and IRI.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,736

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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