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Enregistrement W2314258510 · doi:10.6000/1927-5129.2012.08.01.04

Lipid Profile and Liver Histochemistry in Animal Models Exposed to Cigarette Smoke

2012· article· en· W2314258510 sur OpenAlexvenueno aff
Gabriel Olaiya Omotoso, Bernard Ufuoma Enaibe, Oluwole B. Akinola, RE Kadir, Abdulazeez Adelaja Akinlolu

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntioxidant Activity and Oxidative Stress
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmokeFatty liverCigarette smokeFibrosisPathologyChemistryMedicineInternal medicinePhysiologyBiologyDiseaseToxicology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cigarette smoke is known to be an important predisposing factor to many diseased conditions, such as cardiovascular diseases, liver disease, atherosclerosis and other metabolic disorders. The aim of this study was to examine the effects of exposure to smoke from burnt cotton wool and cigarette on plasma lipids, liver biochemistry and histology, in adult Wistar rats. The animals were divided into three groups of Control A: exposed to fresh atmospheric air; Group B: exposed to cotton wool smoke; and, Group C, exposed to cigarette smoke; and the experiment lasted for 35 days. The animals exposed to cigarette smoke and cotton wool smoke showed higher values of low density lipoprotein (LDL), and lower values of high density lipoprotein (HDL) compared to the control. The observation of the micro architecture and enzymes of the liver tissue revealed reduction in the number and size of liver cells, numerous fibrous tissues, elevated liver transaminases and reduction in endogenous anti-oxidants, with evidence of fatty degeneration, in animals exposed to cigarette smoke compared to those exposed to cotton wool smoke and fresh atmospheric air. Cigarette smoke caused accumulation of lipids in the liver cells, with evidence of on-going necrosis and fibrosis, which indicated the presence of non-alcoholic fatty liver disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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