Remote ischemic per-conditioning protects against renal ischemia–reperfusion injury via suppressing gene expression of TLR4 and TNF-α in rat model
Notice bibliographique
Résumé
The pathogenesis of renal ischemia-reperfusion injury (IRI) involves both inflammatory processes and oxidative stress in the kidney. This study determined whether remote ischemic per-conditioning (RIPerC) is mediated by toll-like receptor 4 (TLR4) signaling pathway in rats. Renal IR injury was induced by occluding renal arteries for 45 min followed by 24 h of reperfusion. RIPerC included 4 cycles of 2 min of ischemia of the left femoral artery followed by 3 min of reperfusion performed at the start of renal ischemia. Rats were divided into sham, IR, and RIPerC groups. At the end of the reperfusion period, urine, blood and tissue samples were gathered. IR created kidney dysfunction, as ascertained by a significant decrease in creatinine clearance and a significant increase in sodium fractional excretion. These changes occurred in concert with a decrease in the activities of glutathione peroxidase, catalase, and superoxide dismutase with an increment in malondialdehyde levels, mRNA expression levels of TLR4 and tumor necrosis factor α (TNF-α), and histological damage in renal tissues. RIPerC treatment diminished all these changes. This study demonstrates that RIPerC has protective effects on the kidney after renal IR, which might be related to the inhibition of the TLR4 signaling pathway and augmentation of antioxidant systems.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».