Treadmill Exercise Training Improves Vascular Endothelial Growth Factor Expression in the Cardiac Muscle of Type I Diabetic Rats
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».