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Enregistrement W2101356547 · doi:10.1111/j.1440-1843.2007.01172.x

Calcitonin gene‐related peptide mediates acid‐induced lung injury in mice

2007· article· en· W2101356547 sur OpenAlexaff
Tomoko Aoki‐Nagase, Takahide Nagase, Yoshio Oh-hashi, Yukiko Kurihara, Yasuhiro Yamaguchi, Hiroshi Yamamoto, Taiji Nagata, Hiroki Kurihara, Yasuyoshi Ouchi

Notice bibliographique

RevueRespirology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuropeptides and Animal Physiology
Établissements canadiensCentre for Advancing Health Outcomes
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceJapan Foundation for Aging and Health
Mots-clésCalcitonin gene-related peptideMedicineLungCalcitoninARDSNeuropeptideContext (archaeology)Respiratory systemInternal medicineEndocrinologyPathologyAnesthesiaBiologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Acid-induced lung injury from aspiration is one of the most important causes of ARDS. Calcitonin gene-related peptide (CGRP) is a neuropeptide that has various biological actions. The current study investigated whether CGRP might have pathophysiological roles in acid-induced lung injury. METHODS: The investigations employed CGRP gene-disrupted mice--mutant mice (CGRP(-/-)) and their littermate controls (CGRP(+/+)). Anaesthetized and mechanically ventilated mice received 2 mL/kg HCl (pH = 1.5) intratracheally. Lung wet-to-dry weight ratios were calculated to assess pulmonary oedema, total and differential cell counts of the BALF were determined, and measurements of myeloperoxidase activity were performed. RESULTS: Acid-induced lung injury was characterized by an increase in lung permeability and respiratory failure. Disruption of the CGRP gene significantly attenuated acid-induced injury, oedema and respiratory failure. CONCLUSIONS: This study suggests that CGRP is involved in the pathogenesis of acute lung injury caused by acid aspiration and CGRP mutant mice may provide an appropriate model to study molecular mechanisms in this context.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,849

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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations17
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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