MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2904261177 · doi:10.3906/sag-1806-223

Expression changes of CD177 and MPO as novel biomarkers in lung tissue of CLP model rats

2018· article· en· W2904261177 sur OpenAlexaff
Azadeh Rasooli, Elham Ghafari, Hamed Saedi, Saba Miri

Notice bibliographique

RevueTURKISH JOURNAL OF MEDICAL SCIENCES · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueNeutrophil, Myeloperoxidase and Oxidative Mechanisms
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyeloperoxidaseSepsisMedicineLungBiomarkerPathologyImmunologyInflammationInternal medicineBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/aim: Sepsis is an unregulated systemic response to microbial invasion that can lead to multiple organ failure. This study aims at investigating the relationships among myeloperoxidase (MPO) and CD177 in major organ systems including whole blood, liver, and lung tissues in septic rats. Materials and methods: Sepsis was induced by cecal ligation and puncture (CLP) in female Wistar rats. Whole blood, liver, and lung samples were obtained from rats of 3 groups (n = 10 for each group, n total = 30: control as a wild-type group, laparotomy group (LAP), and CLP). Gene expression of MPO and CD177 in targeted tissues was determined by real-time PCR after CLP. MPO activity was also determined by ELISA method for the result validation of the real-time PCR. Results: Expression levels of MPO increased significantly in all targeted organs in the CLP group, while CD177 expression was upregulated only in lung tissue in response to sepsis (P < 0.05). The results obtained with ELISA analysis also show that MPO level was significantly increased in all the targeted tissues in the CLP group (P < 0.05). Conclusion: A high level of MPO as an inflammatory enzyme can be a potentially novel biomarker for sepsis in all organs. On the other hand, CD177 may be a marker in lung tissue.

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)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTURKISH JOURNAL OF MEDICAL SCIENCESMême sujetNeutrophil, Myeloperoxidase and Oxidative MechanismsTravaux en français237 207