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Enregistrement W156496464 · doi:10.1096/fasebj.21.5.a405-c

The expression of FIZZ/resistin/RELM family in mouse hypoxia lung

2007· article· en· W156496464 sur OpenAlexaff
Qingning Su, Brian A. Johns, Roger A. Johns

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensSaint Paul University
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésBiologyResistinLungHypoxia (environmental)Real-time polymerase chain reactionDownregulation and upregulationGeneMolecular biologyEndocrinologyInternal medicineGeneticsMedicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The FIZZ/resistin/RELM family contains 2 human and 4 murine genes. This important gene family has been implicated in a variety of human diseases. In mouse, hypoxia‐induced mitogenic factor (HIMF), also called FIZZ1 or RELMα has been shown to have potent mitogenic, angiogenic and vasoconstrictive effects in the lung vasculature. Among the four members, HIMF and FIZZ4/RELMγ are the most closely related proteins, with 72% identity in amino acid sequence. Whether FIZZ4/RELMγ also plays similar role as HIMF in lung tissue, remains unclear. Using polymerase chain reaction (PCR) and RT (reverse transcriptase)‐PCR, we have analyzed the expression of FIZZ/resistin/RELM family in normal and hypoxic murine lung tissue. Mouse lung cDNA library and lung cDNAs prepared from normoxic and hypoxic mice were used in the PCR. HIMF, FIZZ2/RELMβ and FIZZ4/RELMγ mRNA are shown to be expressed in mouse lung tissue but not resistin. The expression of FIZZ4/RELMγ is the most abundant among the FIZZ/resistin/RELM family in lung tissue and is also upregulated in hypoxic murine lung. Along with HIMF, We have demonstrated that FIZZ4/RELMγ is another member of FIZZ/resistin/RELM family highly expressed in murine lung. Like HIMF, the expression of RELMγ can be regulated by hypoxia. Our results suggest that FIZZ4/RELMγ may be another factor involved in inflammation in lung. ( Funded By: NIH grant HL39706)

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,317 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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