Notice bibliographique
Résumé
During times of stress, systemic pro-inflammatory cytokine levels are increased, which may prevent optimal growth and development of muscle and/or induce muscle atrophy. Pro-inflammatory cytokines can induce negative responses in muscle by altering the balance of protein synthesis and degradation in established myofibers, or by influencing the proliferation and differentiation of myoblasts. Interleukin-1 beta (IL-1β) is a pro-inflammatory cytokine involved in stress and disease responses, but little is known about how IL-1β affects myoblast function. We hypothesized that IL-1β would decrease myoblast proliferation and/or differentiation. To test this hypothesis, C2C12 mouse myoblasts were treated with 0.1 ng/mL or 1.0 ng/mL of IL-1β, or carrier only (control). To determine proliferation rate, myoblasts were plated at 2.6x103 cells/cm2 and cultured for 48 h in the presence or absence of IL-1β. Cells were pulsed with bromodeoxyuridine (BrdU), fixed, and immunostained. The number of BrdU positive cells was quantified as a percent of total nuclei (identified by Hoescht 33342). To determine if IL-1β affected fusion, myoblasts were plated at 2.0x104 cells/cm2 in growth media for 48 h at which time media was changed into differentiation media supplemented with 0.1
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».