Robust Rat and Mouse Models of Bilateral Renal Ischemia Reperfusion Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: Acute and chronic kidney diseases are a major contributor to morbidity and mortality worldwide, with no specific treatments currently available for these. To enable understanding the pathophysiology of and testing novel treatments for acute and chronic kidney disease, a suitable in vivo model of kidney disease is essential. In this article, we describe two reliable rodent models (rats and mice) of efficacious kidney injury displaying acute to chronic kidney injury progression, which is also reversible through novel therapeutic strategies such as ischemic preconditioning (IPC). MATERIALS AND METHODS: We utilized adult male Lewis rats and adult male wildtype (C57BL/6) mice, performed a midline laparotomy, and induced warm ischemia to both kidneys by bilateral clamping of both renal vascular pedicles for a set time, to mimic the hypoxic etiology of disease commonly found in kidney injury. RESULTS: Bilateral ischemia reperfusion injury caused marked structural and functional kidney injury as exemplified by histology damage scores, serum creatinine levels, and kidney injury biomarker levels in both rodents. Furthermore, this effect displayed a dose-dependent response in the mouse model. CONCLUSION: These rodent models of bilateral kidney IRI are reliable, reproducible, and enable detailed mechanistic study of the underlying pathophysiology of both acute and chronic kidney disease. They have been carefully optimised for single operator use with a strong track record of training both surgically trained and surgically naïve operators.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».