Distribution of the neurokinin‐1 receptor in equine intestinal smooth muscle
Notice bibliographique
Résumé
Summary Reason for performing study : Tachykinins have profound effects on equine intestinal motility, but the distribution of the neurokinin receptors (NKRs) through which they act is unknown. This study reports the distribution of one of these receptors, the neurokinin‐1 receptor (NK1R), in smooth muscle throughout the equine intestinal tract. Objectives : To quantify the distribution of the NK1R, based upon mRNA expression, in smooth muscle of different regions of the equine intestinal tract. Methods : Nine regions of the intestinal tract were sampled in 5 mature horses. Total RNA was isolated from smooth muscle and reverse transcribed; NK1R mRNA was then quantified using real‐time PCR. Results : NK1R mRNA was found at all levels of the sampled intestinal tract. The smooth muscle of the proximal small intestine and the ventral colon exhibited the highest level of NK1R mRNA expression in the equine intestinal tract. Conclusions : Tachykinins probably affect intestinal contractility and propulsion in the proximal small intestine and in the ventral colon. Potential relevance : Understanding the distribution of the receptors for these peptides allows the design of experiments using tachykinin analogues or antagonists to modulate intestinal motility in disorders such as ileus.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».