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Enregistrement W2057693148 · doi:10.1139/y2012-117

Differences between femoral artery and vein smooth muscle cells in volume-regulated chloride channels

2012· article· en· W2057693148 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaolong Kang, Min Zhang, Jie Liu, Xiaofei Lv, Yong‐Bo Tang, Yong‐Yuan Guan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIon channel regulation and function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTonicityVascular smooth muscleTyrosine phosphorylationPhosphorylationIntracellularFemoral arteryArteryChemistryChloride channelVeinInternal medicineEndocrinologyAnatomySmooth muscleBiologyMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the present study was to compare the differences between the role of volume-regulated Cl⁻ channels (VRCCs) in veins and arteries. We used the whole cell patch clamp and fluorescence imaging techniques to evaluate swelling-induced Cl⁻ current (I(Cl,vol)) and changes in the intracellular concentrations of Cl⁻ ([Cl⁻](i)) induced by hypotonic solutions in rat femoral artery cells (FASMCs) and vein smooth muscle cells (FVSMCs). I(Cl,vol) and [Cl⁻](i) decline induced by hypotonic solution were more prominent in FASMCs than in FVSMCs. I(Cl,vol) and the alterations in [Cl⁻](i) were gradually increased as the number of cell passages increased. However, the regulatory function of tyrosine protein phosphorylation in volume-regulated chloride movement is prominent in veins. The expression of ClC-3 was higher in FASMCs than in FVSMCs. VRCC activity is more pronounced in rat femoral arteries than in veins. VRCC activity and tyrosine protein phosphorylation regulative function increase gradually as vascular cells switch from contractile to proliferative phenotypes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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