MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3173755159 · doi:10.1096/fasebj.26.1_supplement.835.6

Role of interleukin‐33 in sepsis‐induced myocardial dysfunction

2012· article· en· W3173755159 sur OpenAlexaffabout
Yoonmi Choe, Raymond Kao, Anargyros Xenocostas, Claudio M. Martin, Tao Rui

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueIL-33, ST2, and ILC Pathways
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteLondon Health Sciences CentreCanadian Armed ForcesWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSepsisContractilityMedicineMyocyteMatrix metalloproteinaseInternal medicineCytokineCardiac myocyteExtracellular matrixInterleukinIn vivoEndocrinologyImmunologyBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The disruption of myocardial extracellular matrix (ECM) protein has been implicated in myocardial dysfunction during sepsis. However, the underlying mechanism(s) are not clear. Interleukin‐ 33 (IL‐33) is a cytokine which can regulate collagen synthesis in various cardiac pathologies. The purpose of the present study is to test whether IL‐33 contributes to the sepsis‐induced myocardial dysfunction through regulation of matrix metalloprotease‐9 (MMP‐ 9). Methods In vivo, feces‐induced peritonitis (FIP) in mice and in vitro LPS treatments to isolated cardiomyocytes were used in the study. Results In mice with FIP, myocardial IL‐33 and MMP‐9 expression were increased and myocardial contractility was decreased. Myocardial function in mice with FIP was improved when the mice were treated with soluble ST2 (sST2), a decoy receptor of IL‐33. The in vitro, expression of IL‐33 and MMP‐9 in cardiomyocytes treated with LPS was increased. Addition of sST2 prevented the increase in MMP‐9 expression in LPS treated myocytes. Conclusion Our results indicate IL‐33 plays an important role in mediating sepsis‐induced myocardial dysfunction by regulation of myocyte MMP‐9 expression. (Supported by the Department of National Defense, Canadian Forces Medical Group)

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)0,001
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB JournalMême sujetIL-33, ST2, and ILC PathwaysTravaux en français237 207