Left ventricular transcriptome and extracellular vesicle-derived miRNAs in porcine donation after circulatory death (DCD) hearts undergoing prolonged working mode <i>ex situ</i> perfusion
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Donation after circulatory death (DCD) hearts suffer from warm ischemia-reperfusion injury, which compromises graft quality. We have previously demonstrated that a postconditioning-based cardioprotective treatment (1% Intralipid, 2% (v/v) sevoflurane, 3 nM remifentanil) improved the function and viability of porcine DCD hearts undergoing ex situ heart perfusion (ESHP). However, transcriptional changes in DCD hearts subjected to prolonged working mode ESHP as compared with healthy hearts, and more so transcriptional changes in the presence or absence of cardioprotection, as well as the early reperfusion profile of extracellular vesicle (EV)-derived miRNAs, critical regulators of the transcriptional control, have not been investigated. A total of 5,483 differentially expressed transcripts were identified in left ventricular tissue samples of DCD hearts (N=10) collected after 6 hours of ESHP when compared with healthy hearts not subjected to ESHP (N=8), irrespective of cardioprotection. Downregulation of protein synthesis, metabolic, and DNA repair gene sets was most prominent, while inflammatory and remodeling gene sets were upregulated. Between DCD hearts that were treated with (pDCD_ESHP, N=5) or without (uDCD_ESHP, N=5) cardioprotection, only 43 transcripts were differentially regulated. Specifically, lipid breakdown, beta-oxidation, and DNA repair gene sets were upregulated in pDCD_ESHP, whereas lipid accumulation, inflammation, oxidative stress, and maladaptive remodeling gene sets were upregulated in uDCD_ESHP. Predominantly cardioprotective EV-derived miRNAs were released into the perfusate in pDCD_ESHP, while predominantly cardiac injury-associated miRNAs were released into the perfusate in uDCD_ESHP. Cardioprotection promoted adaptive rather than maladaptive transcriptional changes and enabled the release of potentially beneficial miRNAs.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».