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Enregistrement W4319981931 · doi:10.3390/ijms24043518

Pre-Treatment of Transplant Donors with Hydrogen Sulfide to Protect against Warm and Cold Ischemia-Reperfusion Injury in Kidney and Other Transplantable Solid Organs

2023· review· en· W4319981931 sur OpenAlexaff
Liam McFarlane, Pierce Nelson, George J. Dugbartey, Alp Şener

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSulfur Compounds in Biology
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransplantationReperfusion injuryMedicineIschemiaKidneyPathophysiologyKidney transplantationSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ischemia-reperfusion injury (IRI), a pathological condition resulting from prolonged cessation and subsequent restoration of blood flow to a tissue, is an inevitable consequence of solid organ transplantation. Current organ preservation strategies, such as static cold storage (SCS), are aimed at reducing IRI. However, prolonged SCS exacerbates IRI. Recent research has examined pre-treatment approaches to more effectively attenuate IRI. Hydrogen sulfide (H2S), the third established member of a family of gaseous signaling molecules, has been shown to target the pathophysiology of IRI and thus appears to be a viable candidate that can overcome the transplant surgeon’s enemy. This review discusses pre-treatment of renal grafts and other transplantable organs with H2S to mitigate transplantation-induced IRI in animal models of transplantation. In addition, ethical principles of pre-treatment and potential applications of H2S pre-treatment in the prevention of other IRI-associated conditions are discussed.

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)0,000
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,671

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,297 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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