Surgical trauma is associated with renal immune cell activation in rats: A microarray study
Notice bibliographique
Résumé
Acute kidney injury (AKI) is a common perioperative complication that is associated with increased mortality. This study investigates the renal gene expression in male Long–Evans rats after prolonged anesthesia and surgery to detect molecular mechanisms that could predispose the kidneys to injury upon further insults. Healthy and streptozotocin diabetic rats that underwent autoregulatory investigation in an earlier study were compared to rats that were sacrificed quickly for mRNA quantification in the same study. Prolonged surgery caused massive changes in renal mRNA expression by microarray analysis, which was validated by quantitative real-time PCR with good correlation. Furthermore, bioinformatics analysis using gene ontology and pathway analysis identified biological processes involved in immune system activation, such as immune system processes (p = 1.3 × 10−80), immune response (p = 1.3 × 10−60), and regulation of cytokine production (p = 1.7 × 10−52). PCR analysis of specific cell type markers indicated that the gene activation in kidneys was most probably macrophages, while granulocytes and T cell appeared less activated. Immunohistochemistry was used to quantify immune cell infiltration and showed no difference between groups indicating that the genetic activation depends on the activation of resident cells, or infiltration of a relatively small number of highly activated cells. In follow-up experiments, surgery was performed on healthy rats under standard and sterile condition showing similar expression of immune cell markers, which suggests that the inflammation was indeed caused by the surgical trauma rather than by bacterial infection. In conclusion, surgical trauma is associated with rapid activation of immune cells, most likely macrophages in rat kidneys.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».