Monoacylglycerol lipase inhibition attenuates acute and anticipatory nausea in rats
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the role of the endocannabinoid 2-arachidonyl glycerol (2-AG) in regulating acute and anticipatory nausea in rats using the conditioned gaping model. The animals were systemically pretreated with MJN110, a selective monoacylglycerol lipase (MAGL) inhibitor, to enhance endogenous levels of 2-AG. Acute nausea was assessed using the taste reactivity model in which a flavour, saccharin, was paired with the administration of the emetic agent, lithium chloride (LiCl). Anticipatory nausea was assessed using a model of contextually elicited conditioned gaping in which a context was paired with the emetic agent, LiCl. Results indicated that MJN110 at the 10.0 mg kg-1 and 20.0 mg kg-1 dosage significantly attenuated acute and anticipatory nausea, as displayed by the significant reduction in mean number of gapes. This suppression was mediated by CB1 receptor activation as displayed by reversal of such effects when MJN110 was coadministered with the CB1 receptor antagonist, SR 141716. The results suggest that enhancement of endogenous 2-AG levels by MAGL inhibition may have anti-emetic potential. Keywords: 2-arachidonyl glycerol; monoacylglycerol lipase; endocannabinoid; nausea; conditioned gaping; CB1 receptor
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».