<i>Tlr4</i>Deletion Modulates Cytokine and Extracellular Matrix Expression in Chronic Spinal Cord Injury, Leading to Improved Secondary Damage and Functional Recovery
Notice bibliographique
Résumé
Toll-like receptors (TLRs) play an important role in the innate immune response after CNS injury. Although TLR4 is one of the best characterized, its role in chronic stages after spinal cord injury (SCI) is not well understood. We examined the role of TLR4 signaling in injury-induced responses at 1 d, 7 d, and 8 weeks after spinal cord contusion injury in adult female TLR4 null and wild-type mice. Analyses include secondary damage, a range of transcriptome and protein analyses of inflammatory, cell death, and extracellular matrix (ECM) molecules, as well as immune cell infiltration and changes in axonal sprouting and locomotor recovery. Lack of TLR4 signaling results in reduced neuronal and myelin loss, reduced activation of NFκB, and decreased expression of inflammatory cytokines and necroptotic cell death pathway at a late time point (8 weeks) after injury. TLR4 null mice also showed reduction of scar-related ECM molecules at 8 weeks after SCI, accompanied by increase in ECM molecules associated with perineuronal nets, increased sprouting of serotonergic fibers, and improved locomotor recovery. These findings reveal novel effects of TLR4 signaling in chronic SCI. We show that TLR4 influences inflammation, cell death, and ECM deposition at late-stage post-injury when secondary injury processes are normally considered to be over. This highlights the potential for late-stage targeting of TLR4 as a potential therapy for chronic SCI.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».