Effects of PEG-PLA-nano Artificial Cells Containing Hemoglobin on Kidney Function and Renal Histology in Rats
Notice bibliographique
Résumé
This study is to investigate the long-term effects of PEG-PLA nano artificial cells containing hemoglobin (NanoRBC) on renal function and renal histology after 1/3 blood volume top loading in rats. The experimental rats received one of the following infusions: NanoRBC in Ringer lactate, Ringer lactate, stroma-free hemoglobin (SFHB), polyhemoglobin (PolyHb), autologous rat whole blood (rat RBC). Blood samples were taken before infusions and on days 1, 7 and 21 after infusions for biochemistry analysis. Rats were sacrificed on day 21 after infusions and kidneys were excised for histology examination. Infusion of SFHB induced significant decrease in renal function damage evidenced by elevated serum urea, creatinine and uric acid throughout the 21 days. Kidney histology in SFHb infusion group revealed focal tubular necrosis and intraluminal cellular debris in the proximal tubules, whereas the glomeruli were not observed damaged. In all the other groups, NanoRBC, PolyHb, Ringer lactate and rat RBC, there were no abnormalities in renal biochemistry or histology. In conclusion, injection of NanoRBC did not have adverse effects on renal function nor renal histology.
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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 ».