Transcriptomic Hallmarks of Ischemia-Reperfusion Injury
Notice bibliographique
Résumé
Ischemia reperfusion injury (IRI) is associated with a broad array of life-threatening medical conditions including myocardial infarct, cerebral stroke, and organ transplant. Although the pathobiology and clinical manifestations of IRI are well reviewed by previous publications, IRI-related transcriptomic alterations are less studied. This study aimed to reveal a transcriptomic hallmark for IRI by using the RNA-sequencing data provided by several studies on non-human preclinical experimental models. In this regard, we focused on the transcriptional responses of IRI in an acute time-point up to 48 h. We compiled a list of highly reported genes in the current literature that are affected in the context of IRI. We conducted Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) enrichment analyses and found many of the up-regulated genes to be involved in cell survival, cell surface signaling, response to oxidative stress, and inflammatory response, while down-regulated genes were predominantly involved in ion transport. Furthermore, by GO analysis, we found that multiple inflammatory and stress response processes were affected after IRI. Tumor necrosis factor alpha (TNF) and nuclear factor kappa-light-chain-enhancer of activated B cells (NF-κB) signaling pathways were also highlighted in the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes enrichment analysis. In the last section, we discuss the treatment approaches and their efficacy for IRI by comparing RNA sequencing data from therapeutic interventions with the results of our cross-comparison of differentially expressed genes and pathways across IRI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».