PHENOTYPING THE LEVEL OF BLOOD PRESSURE BY TELEMETRY IN MICE
Notice bibliographique
Résumé
1. Using telemetry, arterial blood pressure (BP) can be measured directly over long periods in freely behaving animals without recent anaesthesia or surgery. In the present review, we discuss the strengths and limitations of this method and important considerations in using the method to characterize the BP level in mice. 2. A variety of informative statistics can be used to describe the BP level and we have made available a spreadsheet template for their calculation on a routine basis. The BP level is well summarized using the average value for an entire 24 h period or for the individual light and dark phases of the day. Such long-term averages exhibit less statistical variation than those of short recording periods. In addition, averages of the dark and light phases of the day convey information concerning circadian variations of BP. 3. The frequency distribution of BP samples provides additional information concerning the range of BP values recorded over the course of the day and can be described in terms of percentiles of the distribution that correspond with the minimum and maximum BP values and their span. 4. In mice, BP can be markedly affected by locomotor activity cycles that occur frequently throughout both the light and dark phases of the day. In addition, BP is strongly affected by ambient temperature and food intake, as well as potentially by other determinants of energy balance. Consideration of these factors may help improve accuracy and precision when phenotyping the BP level in mice.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».