Generation, Characterization, and Use of Monoclonal Antibodies against Parathyroid Hypertensive Factor
Notice bibliographique
Résumé
Parathyroid hypertensive factor (PHF) may be useful as a diagnostic marker of salt-sensitive, low-renin hypertension. PHF was discovered in the plasma of salt-sensitive hypertensive humans (1) and was also found to be increased in spontaneously hypertensive rats, DOCA-salt-hypertensive rats, and Dahl-salt-sensitive rats, but not in two-kidney one-clip rats or in Dahl-salt-insensitive rats (2)(3). Studies on the mechanism of PHF action indicate that this substance acts directly on vascular smooth muscle cells to enhance Ca2+ influx (4), likely associated with depolarization of the plasma membrane by inhibition of voltage-gated K+ channels (5). Together these actions will sensitize vascular tissues to other vasoconstrictors, such as norepinephrine and angiotensin II (6). PHF may therefore be a causative factor in the development of hypertension in some individuals. It was found that PHF-positive (salt-sensitive) patients respond best to calcium channel blockers and diuretics and that PHF-negative patients respond better to angiotensin-converting enzyme inhibitors and beta blockers (7). Recently, an enzyme immunoassay for detection of PHF in human plasma has been reported that uses anti-PHF oligoclonal antibodies (8). The present study describes the further development, characterization, and clinical application of monoclonal antibodies (MAbs) against PHF.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».