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Enregistrement W20646962 · doi:10.1096/fasebj.24.1_supplement.618.18

Endurance exercise training increases medullary and extramedullary hematopoiesis

2010· article· en· W20646962 sur OpenAlexaff
Jeff Baker, Michael De Lisio, Gianni Parise

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematological disorders and diagnostics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHematocritBone marrowProgenitor cellHaematopoiesisSpleenWhite blood cellInternal medicineRed blood cellEndurance trainingMedullary cavityMedicineExtramedullary hematopoiesisBlood cellEndocrinologyStem cellBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increases in hematocrit are a well known adaptation to exercise training. It is not known if exercise training induces changes in hematopoietic tissues that facilitate increases in hematocrit. The colony forming unit GEMM assay was used to assess the effects of ten weeks of progressive treadmill training on the hematopoietic progenitor content in several tissues of four week old C57Bl/6 mice. Red blood cell progenitors increased by 3.1, 4.7, 2.8, and 1.3 fold (p<0.008 for all) in bone marrow, spleen, blood, and liver, respectively. White blood cell progenitors increased by 1.3 and 3.2 fold (p<0.026 for both) in bone marrow and blood, respectively. Finally, multipotent white and red blood cell progenitors increased by 3.4, 4, and 9.7 fold (p<0.007 for all) in bone marrow, spleen, and blood, respectively. This data indicates that endurance exercise training can increase the hematopoietic progenitor content of bone marrow, blood, spleen, and liver. Increased hematopoiesis in these tissues may help facilitate endurance training associated increases in hematocrit.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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