Potassium channels regulate tone in rat pulmonary veins
Notice bibliographique
Résumé
Intrapulmonary veins (PVs) contribute to pulmonary vascular resistance, but the mechanisms controlling PV tone are poorly understood. Although smooth muscle cell (SMC) K(+) channels regulate tone in most vascular beds, their role in PV tone is unknown. We show that voltage-gated (K(V)) and inward rectifier (K(ir)) K(+) channels control resting PV tone in the rat. PVs have a coaxial structure, with layers of cardiomyocytes (CMs) arrayed externally around a subendothelial layer of typical SMCs, thus forming spinchterlike structures. PVCMs have both an inward current, inhibited by low-dose Ba(2+), and an outward current, inhibited by 4-aminopyridine. In contrast, PVSMCs lack inward currents, and their outward current is inhibited by tetraethylammonium (5 mM) and 4-aminopyridine. Several K(V), K(ir), and large-conductance Ca(2+)-sensitive K(+) channels are present in PVs. Immunohistochemistry showed that K(ir) channels are present in PVCMs and PV endothelial cells but not in PVSMCs. We conclude that K(+) channels are present and functionally important in rat PVs. PVCMs form sphincters rich in K(ir) channels, which may modulate venous return both physiologically and in disease states including pulmonary edema.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».