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Enregistrement W3003182814 · doi:10.1038/s41419-020-2280-z

Overexpression of apoptosis inducing factor aggravates hypoxic-ischemic brain injury in neonatal mice

2020· article· en· W3003182814 sur OpenAlexaff
Tao Li, Kenan Li, Shan Zhang, Yafeng Wang, Yiran Xu, Shane J. F. Cronin, Yanyan Sun, Yaodong Zhang, Cuicui Xie, Juan Rodríguez, Kai Zhou, Henrik Hagberg, Carina Mallard, Xiaoyang Wang, Josef Penninger, Guido Kroemer, Klas Blomgren, Changlian Zhu

Notice bibliographique

RevueCell Death and Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesLabex Immuno-OncologyHigh-end Foreign Experts Recruitment Plan of ChinaEuropean Research Area Network on Cardiovascular DiseasesInstitut Universitaire de FranceVetenskapsrådetLigue Contre le CancerAgence Nationale de la RechercheAssociation pour la Recherche sur le CancerSeerave FoundationNational Natural Science Foundation of ChinaInstitut National Du CancerInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleSwedish Cancer FoundationInstitut Gustave-RoussyBarncancerfondenGöteborgs UniversitetFondation LeducqEuropean Commission
Mots-clésApoptosis-inducing factorNeuroprotectionBiologyCre recombinaseGenetically modified mouseApoptosisTransgeneCell biologyCaspaseGene knockinProgrammed cell deathMolecular biologyNeuroscienceGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Apoptosis inducing factor (AIF) has been shown to be a major contributor to neuron loss in the immature brain after hypoxia-ischemia (HI). Indeed, mice bearing a hypomorphic mutation causing reduced AIF expression are protected against neonatal HI. To further investigate the possible molecular mechanisms of this neuroprotection, we generated an AIF knock-in mouse by introduction of a latent transgene coding for flagged AIF protein into the Rosa26 locus, followed by its conditional activation by a ubiquitously expressed Cre recombinase. Such AIF transgenic mice overexpress the pro-apoptotic splice variant of AIF (AIF1) at both the mRNA (5.9 times higher) and protein level (2.4 times higher), but not the brain-specific AIF splice-isoform (AIF2). Excessive AIF did not have any apparent effects on the phenotype or physiological functions of the mice. However, brain injury (both gray and white matter) after neonatal HI was exacerbated in mice overexpressing AIF, coupled to enhanced translocation of mitochondrial AIF to the nucleus as well as enhanced caspase-3 activation in some brain regions, as indicated by immunohistochemistry. Altogether, these findings corroborate earlier studies demonstrating that AIF plays a causal role in neonatal HI brain injury.

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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,479

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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