BNIP3 and OGD‐induced oligodendrocyte death: Role in white matter injury in cerebral ischemia
Notice bibliographique
Résumé
We sought to identify potential role of BNIP3, a proapoptotic member of the Bcl‐2 family of death‐regulating proteins that promote programmed cell death, in Oxygen–glucose deprivation (OGD) treated primary cultures of rat oligodendrocyte lineage cells (OLs). OGD induced cytotoxic injury to various maturational stages of OLs. Survival assays revealed that oligodendrocyte precursor cells (OPCs) and later‐stage precursors were highly vulnerable, whereas more mature OLs were relatively resistant. Exposure of OLs to OGD resulted in a significant increase in BNIP3 expression. Knockdown of BNIP3 with shRNA reduced OGD‐triggered OL apoptosis. Thirty minutes ischemic preconditioning (IPC) of later‐stage precursors and more mature OLs down‐regulated the BNIP3 expression and shown cytoprotection. Interestingly, OPCs were more susceptible to OGD after IPC pretreatment, concurrent with highly BNIP3 expression. These studies unveil BNIP3 as an important mediator in OLs death and reveal a novel mechanism of action of IPC on stage‐specific OLs cultures, which may contribute to a better understanding of white matter injury in cerebral ischemia.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».