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Enregistrement W2171831941 · doi:10.14740/cr314w

Treadmill Exercise Training Improves Vascular Endothelial Growth Factor Expression in the Cardiac Muscle of Type I Diabetic Rats

2014· article· en· W2171831941 sur OpenAlexvenueno aff
Erekat

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJordan University of Science and Technology
Mots-clésMedicineVascular endothelial growth factorInternal medicineAngiogenesisEndocrinologyStreptozotocinDiabetes mellitusTreadmillCardiac muscleVEGF receptorsDownregulation and upregulationCardiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Vascular endothelial growth factor (VEGF) expression is a potent mitogen for endothelial cells that is involved in angiogenesis. Cardiac VEGF is decreased in many pathologic conditions, including diabetes mellitus and aging. Exercise training has improved VEGF expression in the aging heart. Thus, the aim of our study is to illustrate the impact of treadmill exercise training on the cardiac VEGF expression in type I diabetic rats. METHODS: Twenty normal Sprague-Dawley rats and Sprague-Dawley rats with streptozotocin-induced diabetes were divided into the following equal groups: sedentary control (SC), exercised control (EC), sedentary diabetic rats (SD) and exercised diabetic rats (ED). Immunohistochemistry was used to investigate VEGF expression in the cardiac tissue in each of the four different groups. RESULTS: Cardiac VEGF expression was significantly (P < 0.05) lower in SD compared with that in SC. However, exercise training significantly (P < 0.01) enhanced VEGF expression in the cardiac tissue in ED compared with that in SD. CONCLUSION: Our present data suggest that treadmill exercise training improved diabetes-induced downregulation in the cardiac VEGF expression.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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