In vitro and in vivo effect of fluoxetine on the permeability of<sup>3</sup>H-serotonin across rat intestine
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this work was to characterize the mucosal-to-serosal (apical to basolateral; AP-BL) and serosal-to-mucosal (basolateral to apical; BL-AP) transport of serotonin (5-HT) across rat jejunum, ileum, and colon, and to determine the influence of serotonin neuronal transporter inhibitors on this transport. The AP-BL apparent permeability (Papp) of 3H-5-HT increased in the order colon = jejunum < ileum, and the BL-AP Papp of 3H-5-HT increased in the order colon < jejunum = ileum. In vitro, neither fluoxetine (0.02 or 0.2 micromol/L) nor desipramine (0.4 or 4 micromol/L) had a significant effect upon the AP-BL or BL-AP Papp of 3H-5-HT in any of the intestinal regions. However, fluoxetine (0.2 micromol/L) decreased the accumulation of 3H-5-HT in the ileum (to 65% of control) in the BL-AP experiments. In vivo, chronic fluoxetine (10 mg/kg daily administered orally for 15 days), as assessed in the ileum, significantly increased (to +/-180% of control levels) the BL-AP Papp of 3H-5-HT and tended to increase the AP-BL Papp of 3H-5-HT. In conclusion, the increase in the Papp of 3H-5-HT after chronic administration of fluoxetine suggests that this treatment is able to increase the extracellular concentration of 3H-5-HT at the intestinal level.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».