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Enregistrement W2090208891 · doi:10.2217/14796678.3.1.53

Reactive Oxygen Species, Cell growth, Cell Cycle Progression and Vascular Remodeling in Hypertension

2006· article· en· W2090208891 sur OpenAlexaff
Martina Vokurková, Shaoping Xu, Rhian M. Touyz

Notice bibliographique

RevueFuture Cardiology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNitric Oxide and Endothelin Effects
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxidative stressReactive oxygen speciesNADPH oxidaseMedicineCell biologyVascular smooth muscleNitric oxideSuperoxideIntracellularInternal medicinePharmacologyBiochemistryChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reactive oxygen species (ROS) include superoxide, hygrogen peroxide and hydroxyl radical. Under physiological conditions, all vascular cell types produce ROS in a controlled and regulated fashion, mainly through nonphagocyte NADPH oxidase. An imbalance between pro-oxidants and antioxidants results in oxidative stress. ROS are important intracellular signaling molecules. There is growing evidence that increased oxidative stress and associated oxidative damage are mediators of vascular injury in hypertension, as well as in other cardiovascular diseases. Oxidative stress causes vascular injury by reducing nitric oxide bioavailability, altering endothelial function and vascular contraction/dilation, promoting vascular smooth muscle cell proliferation and hypertrophy, and increasing extracellular matrix deposition and inflammation. The present review focuses on the regulatory role of ROS on cell growth and cell cycle progression and discusses implications of these events in vascular remodeling in hypertension.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · 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'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

Citations25
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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