Notice bibliographique
Résumé
We thank Drs Dulak and Jozkowicz for their interest in our paper [1]. They raise the question of whether induction of VEGF expression by NO in cultured smooth muscle cells (SMCs) may have contributed to the angiogenic effects of eNOS in our co-culture model. Although, we agree that this is a potential mechanism whereby NO might induce angiogenesis, we would like to point out that NO does not always increase angiogenic factor expression, and may even attenuate hypoxia-induced upregulation of VEGF by inhibition of HIF-1α in aortic SMCs and pulmonary artery EC or AP-1 in aortic SMCs [2,3]. In order to address this issue in our model, we have since measured VEGF production in response to eNOS overexpression in co-culture after 48 h of incubation. No detectable VEGF levels were observed in the co-culture of SMCeNOS with CPAEC, suggesting that eNOS overexpression did not increase VEGF expression in this model. However, SMCVEGF121 produced high levels of VEGF peptide detected by an ELISA kit (R&D Systems), (265±31 pg/ml per 105 cells, n = 4, each measurement in duplicate) which was not detected in the SMCCont co-cultures. These results confirm our earlier findings that NO generated by NO-donors facilitated EC migration and tube formation, without changing bFGF mRNA expression [4].
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,008 |
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 ».