Carbon Monoxide Prevents Hypertension and Proteinuria in an Adenovirus sFlt-1 Preeclampsia-Like Mouse Model
Notice bibliographique
Résumé
Preeclampsia (PE) remains a leading cause of maternal and neonatal morbidity and mortality worldwide. Smoking cigarettes is associated with a decreased incidence of PE. Based on this observation and previous work, we hypothesize that women who smoke have a lower risk of developing PE because of elevated levels of carbon monoxide (CO) in their blood. The objective of this study was to determine if low-dose CO in ambient air could attenuate the late pregnancy hypertension (HTN) and proteinuria in the Adenovirus (Ad) sFlt-1 PE-like mouse model. Continuous low-dose CO treatment (250 ppm) was started on E10.5 and maintained until E17.5. Compared to control and Ad empty vector, AdsFlt-1 mice displayed late- gestation HTN (E14.5-17.5) (P<0.05), proteinuria (P<0.05) and reduced Bowman's space which were all prevented with CO treatment. Use of the Ad (with/without sFlt-1) or CO had no effect (p>0.05) on litter size, fetal resorption numbers and fetal or placental weights. This study shows that treatment with CO can prevent HTN and proteinuria in a mouse model of PE. It provides a possible mechanism for the reduced incidence of PE in smoking women, and supports the possibility of using CO as a future treatment for PE.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».