Integrative omics reveals subtle molecular perturbations following ischemic conditioning in a porcine kidney transplant model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Remote Ischemic Conditioning (RIC) has been proposed as a therapeutic intervention to circumvent the ischemia/reperfusion injury (IRI) that is inherent to organ transplantation. Using a porcine kidney transplant model, we aimed to decipher the subclinical molecular effects of a RIC regime, compared to non-RIC controls. METHODS: Kidney pairs (n = 8 + 8) were extracted from brain dead donor pigs and transplanted in juvenile recipient pigs following a period of cold ischemia. One of the two kidney recipients in each pair was subjected to RIC prior to kidney graft reperfusion, while the other served as non-RIC control. We designed an integrative Omics strategy combining transcriptomics, proteomics, and phosphoproteomics to deduce molecular signatures in kidney tissue that could be attributed to RIC. RESULTS: In kidney grafts taken out 10 h after transplantation we detected minimal molecular perturbations following RIC compared to non-RIC at the transcriptome level, which was mirrored at the proteome level. In particular, we noted that RIC resulted in suppression of tissue inflammatory profiles. Furthermore, an accumulation of muscle extracellular matrix assembly proteins in kidney tissues was detected at the protein level, which may be in response to muscle tissue damage and/or fibrosis. However, the majority of these protein changes did not reach significance (p < 0.05). CONCLUSIONS: Our data identifies subtle molecular phenotypes in porcine kidneys following RIC, and this knowledge could potentially aid optimization of remote ischemic conditioning protocols in renal transplantation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».