Liver Organoids Generated from Mice with Necrotizing Enterocolitis Have Reduced Regenerative Capacity
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Necrotizing enterocolitis (NEC) is one of the most severe gastrointestinal diseases in infancy. NEC can cause metabolic derangements, multi-organ injury including severe liver damage. The mechanism leading to hepatic damage in NEC remains unclear. The aim of this study is to establish and characterize liver organoids from NEC mice. MATERIALS AND METHODS: Following ethical approval (#44032), we induced experimental NEC from postnatal day 5 (P5) to P9 using C57BL/6 mice pups. NEC was induced by gavage formula feeding, gavage lipopolysaccharide (LPS) administration, and hypoxia. Breastfed pups were used as control. On P9, NEC and control pups were sacrificed and liver tissue was harvested and organoids were generated. Organoid size was recorded daily (day 2-4) by measuring their surface area and organoid growth was calculated. RNA was extracted on day 4 after liver organoid generation. RESULTS: Organoid growth rate was significantly lower in NEC liver organoids compared to control liver organoids. mRNA expression of liver progenitor cells markers of LGR5 and SOX9 was lower in NEC liver organoids compared to control liver organoids. Similarly, expression of proliferation markers of Ki67 and PCNA was lower in NEC liver organoids. CONCLUSION: We report a novel technique to generate liver organoids during NEC. These organoids are characterized by reduced progenitor cells, reduced proliferation, and overall impaired regenerative capacity. Liver progenitor cells are important targets to prevent liver damage in NEC and promote recovery.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».